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...
另外,函数内部中的polyfit函数可实一元多项式的回归,而rstool可以实现多元二项式的回归,具体可参见Matlab help文档。 (二)运用梯度下降法进行Linear Regression 代码如下: (1) function [J,Gradient]=costfunction(theta) %J :costfunction; %Gradient x=[1;2;3;4;5;6;7]; y=[2.1;5;5.8;8.2;10.5;11;15]...
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...
Multivariate linear regression example showing how to predict the flu estimates for 9 regions (response variables, Yi), based on the week of the year (predictor variable, X). (See MATLAB code example and how to use the mvregress function to determine the estimated coefficients for a multivariat...
legend('Training data', 'Linear regression') hold off function theta = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % 样本数量 for iter = 1:num_iters H = X * theta; %(97,2)*(2*1)=(97,1) Sum = [0 ; 0]; %(2,1),记录偏导,求和 ...
legend('Training data', 'Linear regression') hold off function theta = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % 样本数量 for iter = 1:num_iters H = X * theta; %(97,2)*(2*1)=(97,1) Sum = [0 ; 0]; %(2,1),记录偏导,求和 ...
Abdulaziz Abutunis2016년 10월 7일 0 링크 번역 편집:dpb2016년 10월 8일 채택된 답변:dpb Hi All, can anyone tell me an accurate function for linear regression (fitting a line to data). I am also interested in the slop, interception and R-square of the...
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...
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); ...