前回の終わりから問題文を読み進めていきます。
one-vs-allでloopが必要だけれど、まずは1つのパターンの式を作ってみようと
言っていると思います。
ポイントでいうと↓の部分です。
Regularized Logistic RegressionはWeek3の課題にもあったから、
完コピで突破出来たら楽だなぁと思ったのを覚えています。
問題文にヒントらしきものがのっています。
regularizedでなくてもいいというのが1つです。
そしてloopを含まずに答えなさいという指示になっています。
完コピで行けそうな感じです。
というのはWeek3でもloopは使ってませんでしたし、regularizedでないものも
作成したからです。
続いてgradientです。
こちらも似たような説明とアドバイスです。
ループは使わないことというアドバイスです。
もともとWeek3で作った式もループは使っていなかったので、
そのまま行けそうです。
続いてRegularizationしなさいということですね。
ここまでは完全にWeek3と同じように思います。
ループなしで、みたいなアドバイスがあるのですが、
Week3の時点でやっていたので大丈夫そうです。
次にプログラム詳細のlrCostFunction.mを見てみます 。
lrCostFunction.mはtheta,X,y,lambdaを入力するとJとgradを計算してくれる関数ですね。
アドバイスがありました。
IntstuctionとHintコーナーに分かれていました↓
まずHintを読みます。ずっとvetorizedという単語が問題文にありましたが、
赤線で下線を引っ張った部分のことのようです。
ずっとこれをVIDEOで行うように言われていましたから念押しなんですかね。
赤枠はregularized gradientの大ヒントですね。
Week3で見たかったくらいの大ヒントです。
答えの見た目はこういう４行構成になるという大ヒントが書いてあります。
Week3で同じ構成で書いているので完コピで行けそうです！
Instructionは問題文全体ex3.mにありました。
特定のthetaとlambdaが割り振られています↓
そのとき正しく計算式ができていれば、
Jは2.534819
gradは0.14、-0.54、0.72、1.39
になると書いてあります。
プログラムを実行してみました！↓
見事に答え通りになりました！
今回はここまでです！また次回頑張ります！