面临正则化逻辑回归的成本函数和梯度计算问题

Question

我正在吴恩达的机器学习课程中做第四周的作业。我应该计算正则化逻辑回归的成本函数和梯度。这是我写的：

function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda)
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
n=length(theta);
thetat=theta';
t=thetat(:,[2:n]);
t=t';
J = (-1/m*(sum((log(sigmoid(X*theta)))'*y)+((log(1-sigmoid(X*theta)))'*(1-y))))+((lambda/(2*m))*(sum(t.^2)));
grad=(1/m)*(X'*(sigmoid(X*theta)-y))+((lambda/m)*theta);
grad(1)=(1/m)*(sum(sigmoid(X*theta)-y));
end

我得到这个错误：

!! Submission failed: operator *: nonconformant arguments (op1 is 16x3, op2 is 4x3)

Function: lrCostFunction
FileName: c:userssyeddesktopmachine-learning-ex3ex3lrCostFunction.m
LineNumber: 19
Please correct your code and resubmit.

我无法理解我哪里出了问题，因为我在第3周遇到了同样的问题，我必须计算成本函数和梯度，上面的代码起了作用。

Answer 1

您正在做一个16x3矩阵与第19行中的4x3矩阵的内积，正如错误本身所说的那样。转置第二个矩阵，这个误差就会消失。

当你想做内积时，第一个矩阵/向量的第二个维度应该与第二个矩阵/矢量的第一个维度匹配。

你在计算成本时有一些错误，这是元素乘积，用.*代替*，你的括号形式也有错误，把它和这个比较一下，看看是否有错误：

-1/m * sum( ( y .* log(y^) ) + ( (1-y) .* (log(1-y^)) ) )