1.matlab多元回歸示例如下: 解決問題:油價預測 方法:多元線性回歸 實現:matlab regress()函數 技巧:通過增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等構造的特征項,可以提高回歸模型的擬合准確度;但計算代價增大。 XXnum為原數據所有特征X ...
.調用函數regress Y,X,alpha ,plpha是置信度,如果直接用regress Y,X 則默認置信度為 . ,Y是一個 的列向量,X是一個 的矩陣,其中第一列是全 向量。 .函數返回值及意義 b 回歸系數,是一個一維向量,第一個是回歸方程的常數b bint 回歸系數的置信區間,是一個 列的矩陣 r 殘差 rint 殘差置信區間,是一個 列的矩陣 stats用於檢驗回歸模型的統計量, ...
2019-08-06 19:07 0 2360 推薦指數:
1.matlab多元回歸示例如下: 解決問題:油價預測 方法:多元線性回歸 實現:matlab regress()函數 技巧:通過增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等構造的特征項,可以提高回歸模型的擬合准確度;但計算代價增大。 XXnum為原數據所有特征X ...
邏輯回歸二分類 今天嘗試寫了一下邏輯回歸分類,把代碼分享給大家,至於原理的的話請戳這里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 (在這片博客的基礎上我加了一丟丟東西)。 用到的預測函數為 其中,h為預測函數 ...
所解決問題: 我們知道我們的表達式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且現在我們手里面有x與y對應的一大把數據。 我們需要根據x, y的值找出最佳的A、B、C值。則我們現在借助Matlab的函數lsqcurvefit,當然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin ...
一、理論 二、數據集 三、代碼實現 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y ...
1 代價函數實現(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for ...
本文主要講解在matlab中實現Linear Regression和Logistic Regression的代碼,並不涉及公式推導。具體的計算公式和推導,相關的機器學習文章和視頻一大堆,推薦看Andrew NG的公開課。 一、線性回歸(Linear Regression) 方法一、利用公式 ...
看機器學習的時候遇到的第一個算法就是線性回歸,高數中很詳細的說明了線性回歸的原理和最小2乘法的計算過程,很顯然不適合手動計算,好在各種語言都有現成的函數使用,讓我們愉快的做個調包俠吧 簡單線性回歸 R越接近1表示擬合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
線性平滑濾波,適用於消除高斯噪聲,廣泛應用於圖像處理的減噪過程。 高斯濾波函數 一維高斯分布二維高 ...