在Octave中绘制决策边界线

Question

我一直致力于机器学习课程，目前正在进行分类课程。我实现了分类算法并获得了参数和成本。赋值已经具有绘制决策边界的功能，但它有效，但我试图阅读它们的代码并且无法理解这些行。

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？

Answer 1

我也和你一样学习。我想代码的作用是在决策线上生成两个点。

如你所知，你有这个功能：

theta0 + theta1 * x1 + theta2 * x2 = 0

它可以改写为：

c + mx + ky = 0

其中x和y是与x1和x2对应的轴，c是theta(0)或y截距，{ {1}}是斜率或m，theta(1)是k。

此等式（theta(2)）对应于决策边界，因此代码为c + mx + ky = 0（或x）找到两个值，涵盖整个数据集（-2和+2）在x1 plot_x和min个函数中），然后使用公式查找相应的max（或y）值。最后，可以绘制决策边界 - x2。

换句话说，它的作用是使用公式生成两个点来绘制图上的线，这样做的原因是Octave不能绘制给定方程的线。

希望这可以帮到你，对不起任何语法错误或不清楚的解释^。^

重新排列方程帮助了我，所以在这里添加：

plot(plot_x, plot_y)

请注意，Octave中的索引从1开始，而不是0，因此plot_y = -1/theta2 (theta1*plot_x + theta0) ，theta(3) = theta2和theta(2) = theta1。

此theta(1) = theta0等式相当于：

plot_y