1.调用函数regress(Y,X,alpha),plpha是置信度,如果直接用regress(Y,X)则默认置信度为0.05,Y是一个 的列向量,X是一个 的矩阵,其中第一列是全1向量。 2.函数返回值及意义 b 回归系数,是一个一维向量,第一个是回归方程的常数b0 bint ...
x , , , , y , , , , P,S polyfit x,y, P为拟合回归系数即y P x p P . e . . S R: x double df: normr: . gt gt Y,delta polyconf P,x,S 给出回归Y的 的置信区间为 Y delta,Y delta Y . e . . . . . delta . . . . . gt gt x : : gt gt ...
2019-05-21 19:04 0 1105 推荐指数:
1.调用函数regress(Y,X,alpha),plpha是置信度,如果直接用regress(Y,X)则默认置信度为0.05,Y是一个 的列向量,X是一个 的矩阵,其中第一列是全1向量。 2.函数返回值及意义 b 回归系数,是一个一维向量,第一个是回归方程的常数b0 bint ...
1.matlab多元回归示例如下: 解决问题:油价预测 方法:多元线性回归 实现:matlab regress()函数 技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的拟合准确度;但计算代价增大。 XXnum为原数据所有特征X ...
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1 代价函数实现(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for ...
本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课。 一、线性回归(Linear Regression) 方法一、利用公式 ...
看机器学习的时候遇到的第一个算法就是线性回归,高数中很详细的说明了线性回归的原理和最小2乘法的计算过程,很显然不适合手动计算,好在各种语言都有现成的函数使用,让我们愉快的做个调包侠吧 简单线性回归 R越接近1表示拟合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
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1. 注意事项 一元线性回归模型对异常值比较敏感,应考虑在生成方程前对数据进行预处理。 对于回归分析的相关定义,请参考: https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/19/help-and-how-to ...