model = LinearModel.fit(X,varargin{:});

时间: 2023-11-24 19:07:30 浏览: 36
这是MATLAB中用于拟合线性回归模型的函数。具体来说,它的语法为: ```matlab model = LinearModel.fit(X, Y) ``` 其中,X是一个n×p的矩阵,表示自变量,Y是一个n×1的向量,表示因变量。该函数将拟合一个线性回归模型y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βpxp,其中βi是对应自变量的回归系数。 此外,函数还可以带有一些可选参数,如拟合方法、截距项、权重等。这些参数可以作为参数-值对传递给函数,例如: ```matlab model = LinearModel.fit(X, Y, 'Intercept', false, 'Weights', W) ``` 这将拟合一个不带截距项的模型,并给样本加上权重W。 需要注意的是,此函数返回一个LinearModel对象,而不是一个简单的向量或矩阵。这个对象包含了许多有用的属性和方法,如模型的系数、拟合优度、残差等。可以使用这些属性和方法来进一步分析和评估拟合结果。 希望能帮助你!
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model = linearmodel.fit(x,varargin{:})

这段代码是使用线性模型来拟合输入数据x,并根据给定的参数varargin进行拟合。其中,model代表训练好的线性模型,linearmodel表示线性模型的类,fit是模型训练的方法。x是输入的数据,可以是一个矩阵或者向量,用来训练模型。varargin则是一个可变长度的参数列表,可以是一系列的参数和数值,用来传递给fit方法进行模型训练时的设置和调整。 在这段代码中,首先创建了一个线性模型类的实例linearmodel,然后通过fit方法对输入数据x进行训练,最终得到训练好的模型model。这个模型可以用来进行预测和分析,从而得到对实际数据的拟合结果和相关的参数。 在实际应用中,这段代码可以用来构建和训练线性模型,例如对数据进行线性回归分析、预测未知数据等。同时,通过varargin传递参数,可以对模型的训练过程进行一些设置和调整,以得到更优秀的拟合效果。总之,这段代码代表了利用线性模型对数据进行拟合的过程,是数据分析和机器学习中的重要一环。

错误使用 classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 293) Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors. 出错 classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 260) model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model); 出错 classreg.regr.FitObject/doFit (line 91) model = selectVariables(model); 出错 LinearModel.fit (line 1215) model = doFit(model); 出错 fitlm (line 117) model = LinearModel.fit(X,varargin{:}); >>

这个错误通常发生在使用fitlm函数进行线性回归模型拟合时,自变量输入的格式不正确。根据错误提示,自变量应该是数值向量、数值矩阵或分类向量,如果输入格式不符合这些条件,就会出现这个错误。 以下是一些可能导致这个错误的原因和对应的解决方案: 1. 自变量包含非数值型数据:如果自变量包含字符串、逻辑值或其他非数值型数据,就会导致这个错误。解决方案是将这些非数值型数据转换为数值型数据,例如使用dummyvar函数将分类变量转换为虚拟变量。 2. 自变量输入格式不正确:如果自变量的输入格式不符合要求,例如输入了一个非数值型矩阵或一个空向量,则会出现这个错误。解决方案是检查自变量的输入格式是否正确,或者尝试使用其他格式的自变量进行模型拟合。 3. 自变量包含缺失值:如果自变量包含缺失值NaN或Inf,则会导致这个错误。解决方案是在拟合模型之前将缺失值处理掉,例如使用fillmissing函数填充缺失值或删除包含缺失值的观测。 希望以上解决方案能够帮助你解决问题。

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function [model, loglikHist] = mixexpFit(X, y, nmix, varargin) %% Fit a mixture of experts model via MLE/MAP using EM % If the response y is real-valued, we use linear regression experts. % If the response y is categorical, we use logistic regression experts. % % Inputs % % X - X(i, :) is the ith case, i.e. data is of size n-by-d % y - y(i) can be real valued or in {1..C} % nmix - the number of mixture components to use % % % Optional inputs % EMargs - cell array. See emAlgo. (Default {}) % fixmix - if true, mixing weights are constants independent of x % (default false) % nclasses - needed if not all labels are present in y % (default nunique(y)) % preproc - a struct, passed to preprocessorApplyToTtrain % By default, this adds ones and standardizes % gatingFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % expertFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % % Outputs % % A structure - see mixExpCreate for field descriptions % loglikHist - a record of the log likelihood at each EM iteration. %% % This file is from pmtk3.googlecode.com pp = preprocessorCreate('addOnes', true, 'standardizeX', true); [EMargs, fixmix, nclasses, preproc, gatingFitArgs, expertFitArgs] = ... process_options(varargin, ... 'EMargs', {}, 'fixmix', false, 'nclasses', [], 'preproc', pp, ... 'gatingFitArgs', {'lambda', 0.001}, ... 'expertFitArgs', {'lambda', 0.001}); [preproc, X] = preprocessorApplyToTrain(preproc, X); % We use k=1:nmix to index mixture components % and c=1:C to index output classes [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; %D = D+1; if isequal(y, round(y)) model.classifier = true; if isempty(nclasses) nclasses = numel(unique(y)); end else model.classifier = false; nclasses = 1; end data.X = X; data.y = y; model.nmix = nmix; model.nclasses = nclasses; model.D = D; model.preproc = preproc; model.expertFitArgs = expertFitArgs; model.gatingFitArgs = gatingFitArgs; model.fixmix = fixmix; model.modelType = 'mixexp'; [model, loglikHist] = emAlgo(model, data, @initFn, @estep, @mstep, ... EMargs{:}); end

% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

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