用matlab实现高斯指数回归模型建立
时间: 2023-10-10 13:06:37 浏览: 54
高斯指数回归模型的建立可以通过最大化对数似然函数来实现。以下是使用 MATLAB 实现高斯指数回归模型的代码示例:
```matlab
% 高斯指数回归模型的建立
function [mu, sigma, theta] = gaussian_exponential_regression(X, y)
% 添加偏置项
X = [ones(size(X, 1), 1), X];
% 计算参数 theta
theta = (X' * X) \ (X' * log(y));
% 预测样本均值和方差
mu = X * theta;
sigma = sqrt(sum((log(y) - mu).^2) / size(X, 1));
end
% 示例数据
X = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; % 输入特征
y = [5; 10; 15]; % 输出标签
% 建立高斯指数回归模型
[mu, sigma, theta] = gaussian_exponential_regression(X, y);
% 输出结果
disp("预测均值:");
disp(mu);
disp("预测方差:");
disp(sigma);
disp("参数 theta:");
disp(theta);
```
在这个示例中,我们定义了一个用于建立高斯指数回归模型的函数`gaussian_exponential_regression`,它接受输入特征`X`和输出标签`y`作为输入,并返回预测的均值`mu`、预测的方差`sigma`以及模型参数`theta`。
然后,我们提供了一个简单的示例数据集,并使用该数据集建立了高斯指数回归模型。输出结果包括预测的均值、预测的方差以及模型参数。请根据实际情况修改示例代码以适应你的应用场景。