多变量线性回归

matlab开发非正则化多变量线性回归

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

Matlab 2 2024-07-17

不使用正则化的多变量线性回归展示Matlab开发中的线性回归

利用房屋特征预测房价是一个常见的数据分析任务。演示了如何使用Matlab开发环境进行多变量线性回归，以确定房屋特征与房价之间的关系，而不使用正则化技术。

Matlab 0 2024-09-27

Matlab中的pinv函数应用于多变量线性回归

在这个项目中，我们将使用Matlab的pinv函数实现具有多个变量的线性回归，以预测房屋价格。任务描述如下：假设您正在出售房屋，并且希望确定一个合理的市场价格。为了达到这个目的，我们首先收集了有关最近房屋出售情况的数据，并且对房屋价格进行了建模。数据集ex1data2.txt包含了俄勒冈州波特兰市的房屋价格训练集，其中第一列是房屋大小（平方英尺），第二列是卧室数量，第三列是房屋价格。我们将使用梯度下降和Matlab的pinv函数两种方法来解决这个问题。特征归一化是实现过程中的一部分。数据加载后，我们将显示数据集中的前10个样本值。

Matlab 0 2024-08-23

对变量y和xx进行线性回归分析

（3）对变量y和x1、x2进行线性回归分析：假设X=[ones(13,1) x1 x2]; 利用regress函数进行拟合得到参数估计结果：b = 52.5773 1.4683 0.6623。因此，最终的回归模型为：y=52.5773+1.4683x1+0.6623x2。

算法与数据结构 0 2024-10-17

多变量数据分析

多变量数据分析涵盖商业数据、生物数据等多个领域的数据处理方法。

统计分析 2 2024-07-13

线性回归

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

算法与数据结构 5 2024-04-30

多变量变结构控制系统

多变量变结构控制系统 一般线性多变量系统的状态方程为： -611—

Matlab 3 2024-05-21

多变量统计分析方法

多变量统计分析方法 兰州大学流行病与卫生统计研究所 申希平 E-mail: shenxp@lzu.edu.cn 2007.12

统计分析 2 2024-05-24

多变量统计分析简介

T. W. Anderson的经典外文教材，介绍了多变量统计分析的基本概念和应用。

统计分析 0 2024-09-21

多变量状态空间MPC工具及教程

本工具是MPC系列第二部分，适用于处理多变量系统的状态空间模型。它提供了一种便捷的方式来设置基于状态空间模型的预测控制器，并返回在线MPC控制器的函数句柄。该控制器采用嵌套函数实现，将内部模型、状态和控制参数存储在设置程序的工作区中，从而简化了在线控制器的接口。工具包中包含一个2-CSTR示例，演示了如何使用该工具，同时还提供了一个使用嵌套函数替代持久变量的示例，方便初学者学习。

Matlab 4 2024-05-23