① cost function(指出真实值y与拟合值h<hypothesis>之间的距离):给出cost function 的表达式,每次迭代保证cost function的量减小;给出梯度gradient,即cost function对每一个参数θ的求导结果。 function [ jVal,gradient ] = costFunction ( theta ) ② Gradient_descent(主函数):用来运行梯度下降算法,调用上面的c...
function theta=linearRegression()%梯度下降法寻找最合适的theta,使得J最小 options=optimset('GradObj','on','MaxIter',100); inittheta=[1 1]';theta=fminunc(@costFunc,inittheta,options); end%%function [J,gradient]=costFunc(theta)%J为代价函数。%y=theta(0)*x0+theta(1)*x1; 找出最好的theta来...
1.“成功-失败”法,又称进退法 function [k,interval] = forward_back(fx,x0,h0,t) % 输入目标函数fx、初始点x0、初始步长h0和加倍系数t % 退出条件:当k不等于1且f(x1) >= f(x0)时,程序结束 % 采用"进退法"确定并输出得到的最小搜索区间[m,n] f = inline(fx); % 将 fx字符串 转换为 函...
Use thefevalfunction to predict responses. When you create a model from a table or dataset array,fevalis often more convenient thanpredictfor predicting responses. When you have new predictor data, you can pass it tofevalwithout creating a table or matrix. However,fevaldoes not provide confidence...
title('Linear Regression with Matlab inner function'); grid on; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 这是用Matlab内部的函数进行实现的,实现图如下: b = 0.3143 1.9786 1. 2. 3. 这里需要说明的是:这个例子实现的是一元一次的回归,当对多特征数据进行回归时,运用regress函数,同样可以...
If you need to fit data with a nonlinear model, transform the variables to make the relationship linear. Alternatively, try to fit a nonlinear function directly using either the Statistics and Machine Learning Toolbox™nlinfitfunction, the Optimization Toolbox™lsqcurvefitfunction, or by applying ...
Use the object functions of LinearModel to predict responses and to modify, evaluate, and visualize the linear regression model. Unlike regress, the fitlm function does not require a column of ones in the input data. A model created by fitlm always includes an intercept term unless you specify...
一、线性回归(Linear Regression) 方法一、利用公式 : function [ theta ] = linearReg() %线性回归。 X=[1 1;1 2;1 3;1 4]; %注意第一列全为1,即x0=1,第二列才为x1 Y=[1.1;2.2;2.7;3.8]; A=inv(X'*X); theta=A*X'*Y; %根据公式theta=(X'*X)^(-1)*X'*Y; end 这种方法最简...
function main() % 加载数据 x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; y = [1.21 2.02 2.88 4.09 5.05 5.98 7.02 7.99 9.10 10.02]; w = [1 1 1 1 1 2 2 2 2 2]; % 进行加权最小二乘回归分析 [beta_hat, r_squared, eq] = weighted_linear_regression(x, y, w); ...
下面介绍Linear Regression Model,这是一个线性回归模型,也可以称之为代价函数以及平方差函数 在使用这个模型之前,我们必须要先假设一个函数,也就是上式中的ℎ_?,但是ℎ_?是一个带有参数的不确定函数,而学习的算法的作用的就正是通过机器学习让计算机通过学习算法自己去寻找最能拟合数据样本的参数,从而找出这个最...