线性拟合MATLAB代码

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线性拟合MATLAB代码

详 情 说 明

在机器学习领域，线性拟合是最基础但至关重要的算法之一。使用MATLAB实现线性拟合可以很好地帮助初学者理解机器学习的基本原理。

线性拟合的核心思想是通过寻找最佳拟合直线来描述数据点之间的关系。这个过程主要涉及两个关键部分：代价函数和梯度下降算法。代价函数用于衡量当前参数下模型预测值与实际值之间的误差，通常采用均方误差函数。梯度下降则是通过迭代方式不断调整模型参数，逐步最小化代价函数的过程。

对于MATLAB初学者来说，实现线性拟合时需要注意几点：数据预处理是重要前提，包括数据归一化和特征缩放；学习率的选择直接影响梯度下降的收敛速度和效果；迭代次数的设置需要平衡计算效率和模型精度。

这种基础实现虽然简单，但包含了监督学习的关键要素：模型假设、损失函数定义和优化算法。理解这些基本概念对后续学习更复杂的机器学习算法具有重要意义。