Coursera機械学習：グラデーションデサントベクトル化

Question

Courseraで利用可能な機械学習コースの機能をベクトル化する方法を理解している問題があります。途中で

、アンドリュー・ウは仮説は、xを掛けたシータの転置にベクトル化することができることを説明しています

H(x) = theta' * X 

私の最初の問題は、私は練習でこれを実装する場合です。なぜ紙のベクトル化はthetaの転置にxを掛けたのですが、OctaveではX回のthetaですか？

theta'*X % leads to errors while multiplying 

私の2番目の問題は、最初の問題に続きます。

私は勾配降下機能のこの合計をベクトル化したい：

sum((h(x)-y)*x)) 

私は本当にあなたがこの度ベクトル化に着く方法を理解していない：

X'*(h(x)-y) 

誰もがこれを説明するだろうか？

Answer 1

味の問題です。通常、行列 - ベクトル乗算、すなわち、あなたが好むものを持つことが慣習である。 すべてをに転記すると、あるモードから別のモードに切り替えることができます。作品X*thetaあなたの乗算は、その後、転置式はX*thetaXの各行のtheta.' * X.'

ある一つのサンプルポイントのデータ（カーネル関数値）が含まれている場合それは、です。

theta.'*Xの規則では、サンプルポイントデータを含むのはXの列です。

したがって、常にコンテキストに依存し、行として定義され、列ベクトルとしてどのように定義され、どのように大きなオブジェクトや演算に組み入れられますか。