Matlab经典小代码线性回归简介

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

安德鲁·赫尔姆（Andrew Hulme）是一位全职开发人员，在Makers Academy接受培训，专注于JavaScript和React。他拥有布里斯托大学的机械工程硕士学位，并在工程咨询公司工作超过3年，包括Ramboll。目前，他正在建设两个全栈项目，并积极参与技术聚会，如React London聚会和Waitrose.com的React迁移项目。他的GitHub存储库描述了他在技术领域的最新工作。

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

regress函数功能非常强大，它能够进行多元线性回归分析。使用该函数，我们不仅可以获取线性回归模型的各项系数，还能得到多种有意义的统计参数，这些参数有助于深入分析回归模型的性能。提供了regress函数的实际应用示例代码。

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这是一份针对Matlab初学者的优质学习教程，特别适合希望通过实例了解Matlab的人。通过这个教程，您可以快速掌握Matlab的基础知识和一元线性回归的应用。

Python线性回归实战指南 线性回归模型广泛应用于经济学、计算机科学和社会科学等领域，是统计分析、机器学习和科学计算的基础。对于想要学习更复杂方法的人来说，线性回归是入门首选。 本指南将逐步介绍如何在Python中实现线性回归，包括代码示例和解释，帮助您快速上手。后续文章将深入探讨线性回归的数学推导、工作原理以及参数选择等内容。 简单线性回归与多元线性回归 回归分析是统计学和机器学习中重要的领域，而线性回归是其中最常用且易于理解的方法之一。其结果解释直观，应用广泛。线性回归主要分为： 简单线性回归： 涉及一个自变量和一个因变量之间的关系。 多元线性回归： 涉及多个自变量和一个因变量之间的关系。 Python工具包 Python生态系统提供了许多强大的工具包，用于实现线性回归，例如： Scikit-learn： 提供了广泛的机器学习算法，包括线性回归。 Statsmodels： 专注于统计建模和分析，提供更详细的统计输出。 NumPy和 Pandas： 用于数据处理和数值计算。 通过学习本指南，您将能够使用Python构建自己的线性回归模型，并应用于实际问题。

在我的统计作业中，我面临着生成所有可能线性组合回归表格的挑战。通过谷歌搜索，我发现MATLAB目前并未提供此功能，但我并非孤例。以下是测试代码基于Walpole等第9版第489页的数据：HT = [4.75 4.07 4.04 4.18 4.35 4.16 4.43 3.20 3.02 3.64 3.68 3.60 3.85]；RLS = [170 140 180 160 170 150 170 110 120 130 120 140 160]；LLS = [170 130 170 160 150 180 110 120 140