线性回归器，基于MATLAB仿真

资 源 简 介

线性回归器，基于MATLAB仿真

详 情 说 明

线性回归是机器学习中最基础的监督学习算法，用于建立输入变量与连续输出变量之间的线性关系模型。在MATLAB环境中实现线性回归仿真通常包含以下几个关键步骤：首先通过warmUpExercise.m熟悉基本的函数操作，接着使用plotData.m可视化数据集分布情况。核心算法实现包括computeCost.m计算当前参数下的成本函数值，以及gradientDescent.m实现批量梯度下降优化过程。

对于多变量线性回归场景，需要特别注意特征量纲差异问题。featureNormalize.m通过Z-score标准化处理特征，computeCostMulti.m和gradientDescentMulti.m则分别扩展了成本计算和梯度下降的实现维度。最后normalEqn.m提供了解析解法的实现，与迭代式的梯度下降形成对比。这种模块化的实现方式既便于理解算法原理，也利于性能调优和功能扩展。整个流程从数据预处理到模型训练，完整展示了线性回归在MATLAB环境下的实现路径。