利用梯度下降法进行回归分析

梯度下降法 Matlab 程序

实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。

Matlab 4 2024-04-30

使用sklearn进行线性回归与梯度下降算法实践分享

线性回归是预测连续型目标变量的方法，通过拟合最佳线性关系来进行预测。在Python中，使用sklearn库非常便捷。数据准备是线性回归的基础步骤之一。在这个示例中，我们创建了简单的二维数据集，并进行了模型训练和预测。模型训练后，评估模型的性能可以使用score()方法来衡量模型的决定系数（R^2），它衡量了模型预测值与实际值之间的吻合程度。

算法与数据结构 1 2024-08-03

Matlab中的pinv代码机器学习线性回归梯度下降

在Andrew NG的《机器学习》课程中，介绍了Matlab中针对单变量和多变量线性回归的矢量化实现，包括使用梯度下降和正则方程方法。回归问题是在预测项目销售量等需求中的应用，通过成本函数J(theta)优化参数theta以使假设函数h(x)尽可能接近实际输出y。梯度下降算法和Normal方程分别提供了基于数据拟合的优化路径。

Matlab 0 2024-10-01

Matlab最速下降法实现

这篇博客详细介绍了如何在Matlab中实现最速下降法，涵盖了实例和完整代码。想要深入了解具体内容，请访问个人博客。

Matlab 0 2024-08-28

用Matlab实现最速下降法

这是一个Matlab编写的最速下降法程序，非常实用。

Matlab 2 2024-07-30

最速下降法的Matlab实现示例

这是一个演示如何在Matlab中实现最速下降法的例子，其中函数为fx=X(1)^2-10cos(2piX(1))+10+X(2)^2-10cos(2piX(2))+10+X(3)^2-10cos(2pi*X(3))+1。

Matlab 0 2024-09-13

使用最速下降法求解多变量函数

此代码示例展示了如何使用最速下降法求解多变量函数的最小值。代码中包含一个示例函数 -(3x1+x2+6x1x2-2(x1^2)+2*(x2^2))，并展示了如何计算其Hessian矩阵、梯度和特征值。代码还演示了如何迭代找到函数最小值，并在每次迭代中更新变量的值。

Matlab 3 2024-05-16

最速下降法在MATLAB中的实现

最速下降法是一种优化算法，主要用于求解无约束优化问题。在MATLAB中，最速下降法通过迭代方式更新解，逐步逼近最优解。具体步骤包括： 选择初始点。 计算目标函数的梯度。 更新解的方向为负梯度。 进行线搜索以找到合适的步长。 重复以上步骤直到收敛。

Matlab 0 2024-10-31

期权Matlab算法实现随机梯度下降SGD

介绍了在Matlab中使用随机梯度下降（SGD）算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体，允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化（类似于Schmidt的minFunc）。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降（GD）方法，SGD能够更有效地处理大规模数据集，并减少计算梯度的负担。

Matlab 0 2024-08-12