给出matlab中具体的代码实现
时间: 2024-09-28 14:03:56 浏览: 0
Matlab是一个强大的数值计算工具,这里提供一些基本操作的示例代码:
1. **导入数据**:
```matlab
% 读取数据
data = readmatrix('Advertising-x.dat');
y_data = readmatrix('Advertising-y.dat');
```
2. **数据归一化**:
使用`zscore`函数进行z-score标准化:
```matlab
x_normalized = zscore(data);
```
3. **梯度下降模型训练**:
假设有一个简单的线性回归模型,初始参数设置为零,学习率为0.01,训练100次:
```matlab
lambda = 0.01; % learning rate
thetaGD = zeros(size(data, 2), 1); % initial parameters
for iter = 1:100
gradients = 2*lambda*x_normalized'*(x_normalized*thetaGD - y_data);
thetaGD = thetaGD - gradients;
end
```
4. **最小二乘法求解参数θ**:
```matlab
% 直接计算参数
[thetaLS, residuals] = regress(y_data', x_normalized);
```
5. **绘制梯度下降误差曲线**:
```matlab
errors = abs(y_data - x_normalized*thetaGD);
plot(iter, errors, 'o-');
xlabel('Iterations');
ylabel('Error');
```
6. **输出参数和误差**:
```matlab
fprintf('Gradient Descent Parameters: \n%g\n', thetaGD);
fprintf('Least Squares Error: %f\n', norm(residuals));
```