matlab 回归学习器
时间: 2023-10-31 10:35:59 浏览: 88
Matlab中有许多回归学习器,以下是其中一些常用的学习器:
1.线性回归:使用线性模型进行回归分析的学习器,通过最小二乘法来拟合数据。
2.岭回归:一种带有正则化项的线性回归模型,通过调整正则化参数来控制模型的复杂度。
3.lasso回归:一种带有正则化项的线性回归模型,通过调整正则化参数来控制模型的特征选择能力。
4.支持向量回归:使用支持向量机进行回归分析的学习器,通过最小化误差来拟合数据。
5.神经网络回归:使用神经网络进行回归分析的学习器,通过训练网络来拟合数据。
6.决策树回归:使用决策树进行回归分析的学习器,通过构建树形结构来拟合数据。
以上是常用的几种回归学习器,根据不同的数据特点和问题需求,选择合适的学习器进行建模。
相关问题
根据所给鸢花的m程序,通过matlab回归学习器来泛化一组归一化新数据t的norpetalwid
首先,需要了解鸢花的特征参数包括萼片长度(sepallength)、萼片宽度(sepalwidth)、花瓣长度(petallength)、花瓣宽度(petalwidth)和鸢尾属类别(irisclass)。其中,我们需要通过回归学习器来预测归一化新数据t的petalwidth。
其次,需要使用matlab中的回归函数来建立回归模型,并使用所给的鸢花数据集进行训练。在训练过程中,需要进行特征工程来处理原始数据,如去除异常值、填充缺失值等操作。接着,将训练好的模型用于预测归一化新数据t的petalwidth,并将预测结果与实际值进行比较,从而评估预测模型的准确度和精度。
最后,还需要注意模型的泛化能力,即对于未见过的数据能否正确预测。因此,在训练模型时需要采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力,并进行模型的调整和改进。
综上所述,在使用matlab回归学习器来泛化一组归一化新数据t的petalwidth时,需要进行数据预处理、回归模型构建和泛化能力评估等步骤,以获得准确、可靠的预测结果。
matlab逻辑回归分类器
Matlab逻辑回归分类器是通过将逻辑回归的理论实现到代码中来解决实际的二分类问题的方法。这种分类器使用了来自MINST的手写数字数据库中的数据集。该数据集包含5000张图片的灰度构成的矩阵X,每行有400个元素,表示图片的灰度。同时,向量y表示每张图片中的数字,将数字0对应的数据映射到10上。
训练一个逻辑回归分类器的过程与二元分类相似,但在这里我们使用了函数fmincg,而不是matlab自带的函数fminunc。两者的优化结果相似,但是fmincg在处理参数数量较多的优化时具有更高的效率。通过调用这个函数,我们可以训练一个分类器,用于对新的图片进行数字分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归用于二分类任务(Matlab实现)](https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99441652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [机器学习:使用matlab实现逻辑回归解决数字识别(多元分类)问题](https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122643694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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