利用梯度下降法进行回归分析

实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。

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。

梯度下降的 Matlab 算法，比较适合想要快速上手优化问题的朋友。操作上没啥太复杂的地方，思路清晰，代码也直观，适合用来做极值求解、分布逼近这类任务。你要是平时用 Matlab 多，拿来做实验、调参数都挺方便的。

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。

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。

这是一个Matlab编写的最速下降法程序，非常实用。

GA 优化的 BP 神经网络训练代码，结合了经典的 BP 神经网络和进化策略的精华，用起来还蛮顺手的。原始 BP 网络虽然挺常见，但容易卡在局部最优上，调参体验也比较玄学。这里用遗传算法来优化初始权重，搭配带动量的梯度下降训练，整体表现比裸 BP 强多了。 Excel 数据的预也得比较规范：200 组数据分成训练集和测试集，还做了标准化。代码里头也都写清楚了，逻辑清晰，新手看着也不会懵。关键流程像适应度函数设计、交叉变异操作都有写得比较清楚，而且你也可以方便地套自己的数据进去跑。 代码用的是 MATLAB，嗯，界面友好，跑起来也不费劲。适合对神经网络和遗传算法都有点基础，但还在摸索怎么把它俩组

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。

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。