在lrCostFunction.m中,grad是用于计算梯度的参数。梯度是损失函数对于每个参数的偏导数,它告诉我们在每个参数上调整的方向和幅度,以最小化损失函数。
以下是一个示例解决方法:
打开lrCostFunction.m文件,并找到计算梯度的代码部分。
检查是否正确计算了损失函数。确保计算损失函数的代码正确无误。
在计算损失函数后,添加以下代码来计算梯度:
grad = (1/m) * X' * (h - y);
其中,grad是一个与theta大小相同的向量,它存储了损失函数相对于每个参数的偏导数。
现在,当你调用lrCostFunction函数时,它将计算损失函数和梯度,并将梯度返回给主调用程序。