Inteligencia Artificial
Practica 1
Gradiente descendiente

Jose Pablo Godoy Linares
200915162

24/10/2014

Información que se analizara


Parámetro alfa:
 
Numero de iteraciones:
 
Tolerancia:
 
m:
 
n:
 

Configuración:

Diferencial α*:
 
Activar diferencial α en un aumento J(θ) de:
 
Activar diferencial α:
 
Valor aleatorio inicial de θ0:
 
Valor aleatorio inicial de θ1:
 
Valor aleatorio inicial de θ2:
 
Matriz de datos:
m n x0 x1 x2 y
x0
x1
x2
x3
x4
x5
x6
 

* Si la función de costos J(θ) crece, es necesario decrecer α para poder acercarse a la tolerancia esperada. Ahora, la función de costo J(θ) decrece lentamente, significa que α tiene un valor muy pequeño o su valor es muy alto.