使用matlab实现机器学习线性回归算法

使用MATLAB实现机器学习线性回归算法可以通过以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和对应的目标变量。

2. 特征缩放：对于线性回归算法，通常需要对输入特征进行缩放，以确保它们具有相似的尺度。可以使用MATLAB中的函数`normalize`来进行特征缩放。

3. 模型训练：使用MATLAB中的`fitlm`函数来训练线性回归模型。该函数可以根据提供的训练数据拟合出最佳的线性回归模型。

4. 模型评估：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算预测结果与真实值之间的误差。可以使用MATLAB中的`predict`函数来进行预测，并使用评估指标（如均方误差）来评估模型的性能。

下面是一个示例代码，演示了如何使用MATLAB实现线性回归算法：

% 1. 数据准备
load('data.mat'); % 加载数据集，其中包含输入特征X和目标变量y

% 2. 特征缩放
X = normalize(X);

% 3. 模型训练
model = fitlm(X, y);

% 4. 模型评估
y_pred = predict(model, X);
mse = mean((y_pred - y).^2); % 计算均方误差

% 打印模型参数和评估结果
disp(model);
disp(['均方误差：', num2str(mse)]);

%