matlab机械学习回归算法

Matlab中的机械学习回归算法可以使用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）来实现。在Matlab中，可以通过以下步骤来实现MLR算法：

1. 数据准备：读取数据并进行预处理，包括均值归一化等操作。

2. 参数初始化：初始化模型参数，如回归系数。

3. 特征值的增广矩阵：将特征值增广矩阵X构建为m行n+1列的矩阵，其中n为特征数目，m为样本数目。

4. 梯度下降法迭代寻找最小值：使用梯度下降法对模型进行迭代优化，通过计算损失函数的偏导数来更新参数。

5. 正规方程法（可选）：当样本数量较小时，可以使用正规方程法直接求解回归系数。

6. 画出拟合曲线：使用求得的回归系数绘制出拟合曲线。

需要注意的是，梯度下降法在样本数量较大时运算更快，而正规方程法在样本数量较小时运算简单且速度较快，但需要注意X'X的可逆性问题。

以上是基于MLR的机械学习回归算法的基本步骤。对于更复杂的回归算法，可能需要使用其他方法或工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [回归预测 | MATLAB实现MLR多元线性回归预测（不调用工具箱）](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128358983)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [机器学习线性回归Matlab实现（附数据集）](https://blog.csdn.net/m0_61112058/article/details/123360820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于matlab的自适应插值法（四种不同插值算法集成）](https://download.csdn.net/download/weixin_56184890/88240081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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