相关的MATLAB代码

MATLAB是一款强大的数值计算和可视化软件，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。对于许多数学操作和特定功能，都有现成的内置函数或者简单易懂的代码示例。下面是一个简单的例子，展示如何用MATLAB创建并训练一个基本的线性回归模型：

% 导入数据（假设有一个名为'data.csv'的数据文件）
data = readtable('data.csv');

% 提取特征和目标变量
X = data(:, 1:end-1); % 所有列，除了最后一列
y = data(:, end);     % 只取最后一列为目标

% 数据预处理，例如归一化
X = normalize(X);

% 创建回归模型
model = fitlm(X, y);

% 训练模型
[coefficients, residuals, _, ~] = train(model, X, y);

% 输出模型系数和残差
disp("Coefficients:");
disp(coefficients);
disp("Residuals:");
disp(residuals);

% 预测新数据
new_data = [some_new_values]; % 假设你想用新的输入值预测
predicted_y = predict(model, new_data);

这只是一个基础的例子，MATLAB还提供了众多高级功能，比如神经网络、深度学习工具箱等，用于更复杂的模型建立和优化。