MATLAB代价函数的两种表示方法比较
最近学习神经网络，初学代价函数，将公式转换成代码时感觉有点手生，于是好好研究了一下。下面是两种逻辑回归代价函数的代码写法比较，个人认为还是第二种更适合平时操作，第一种比较适合初学者阅读。
%% 逻辑回归代价函数（包含正则项）的两种代码表示
function = costFunction(X,y,theta,lamda)
h = sigmoid(X*theta);
%% 第一种：矩阵法（前转*后原表示元素和）
J = -(y'*h+(1-y')*(1-h)/m + lamda*(theta'*theta)/(2*m);
%% 第二种（sum法，元素对应相乘）
J = -sum(y.*h+(1-y).*(1-h))/m+lamda*sum(theta.^2)/(2*m);
grad = X'*(h-y)/m +lamda*/m;
end
% 总体来说虽然第二种更具有可读性，
% 但第一种前后搭配更加一致，感觉更好一些
希望对初学者有帮助~
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