octave - 在 Octave 中绘制决策边界线

Question

我一直在学习机器学习类(class)，目前学习分类。我实现了分类算法并获得了参数和成本。该作业已经具有绘制决策边界的功能并且可以正常工作，但我试图阅读他们的代码但无法理解这些行。

plot_x = [min(X(:,2))-2,  max(X(:,2))+2]; 
% Calculate the decision boundary line
plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1));

有人解释一下吗？

Answer 1

我也和你上同样的类(class)。我猜代码的作用是在决策线上生成两个点。

如您所知，您具有以下功能:

theta0 + theta1 * x1 + theta2 * x2 = 0

可以改写为:

c + mx + ky = 0

其中x和y分别是x1和x2对应的坐标轴，c code> 是 theta(0) 或 y 轴截距，m 是斜率或 theta(1)，k 是 theta(2)。

这个等式 (c + mx + ky = 0) 对应于决策边界，因此代码为 x(或 x1) 覆盖整个数据集(plot_x min 和 max 函数中的 -2 和 +2)，然后使用方程求相应的 y(或 x2)值。最后，可以绘制决策边界——plot(plot_x, plot_y)。

换句话说，它所做的是使用方程生成两个点来在图形上绘制线，这样做的原因是 Octave 无法在给定方程的情况下绘制线。

希望对您有所帮助，如有语法错误或解释不清，敬请见谅^.^

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重新排列方程对我有帮助，所以在这里添加:

plot_y = -1/theta2 (theta1*plot_x + theta0)

请注意 Octave 中的索引从 1 开始，而不是从 0 开始，因此 theta(3) = theta2、theta(2) = theta1 和 theta( 1) = theta0。

这个plot_y等式等价于:

c + mx + ky = 0             <=>
        -ky = mx + c        <=>
          y = -1/k (mx + c)