matlab 回归线

回归线是用于拟合数据的一条直线或曲线。在提供的代码中，有两种实现回归线的方法：直线回归和二次曲线回归。

直线回归是使用一条直线来拟合数据的方法。在代码中，首先加载数据，然后通过梯度下降算法根据损失函数来计算回归系数。然后，通过绘制散点图和回归线的方式来可视化结果。

二次曲线回归是使用一条二次曲线来拟合数据的方法。在代码中，首先加载数据，并将X矩阵扩展为包含X和X的平方两列的矩阵。然后，通过梯度下降算法根据损失函数来计算回归系数。最后，通过绘制散点图和回归线的方式来可视化结果。

相关问题

matlab画线性回归图

要在MATLAB中画线性回归图，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：首先需要准备一组x和y的数据，表示自变量和因变量。

2. 进行线性回归：使用MATLAB中的regress函数进行线性回归分析并得到回归系数。

3. 绘制散点图：使用MATLAB中的scatter函数绘制x和y的散点图。

4. 绘制回归线：使用MATLAB中的plot函数绘制回归线。

下面是一段示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 5, 7, 8];

% 进行线性回归
X = [ones(length(x), 1), x'];
b = regress(y', X);

% 绘制散点图
scatter(x, y)

% 绘制回归线
hold on
plot(x, X*b, 'r')
hold off

这段代码会绘制出一张散点图和一条红色的回归线，表示x和y之间的线性关系。

matlab一元非线回归分析

非常感谢您的问题！针对您的问题，我可以提供以下回答：

Matlab提供了非常强大的一元非线性回归分析工具，可以帮助用户对数据进行拟合和预测。通过Matlab中的regress函数，可以实现一元非线性回归分析，并得到拟合的系数、残差等相关信息。同时，Matlab中还提供了多种统计分析功能，帮助用户对数据进行详细的分析和解释。

希望我的回答能够帮助到您！如果您还有其他问题，欢迎继续提问。