用matlab实现多元线性回归,包括多种算法.

资 源 简 介

用matlab实现多元线性回归,包括多种算法.

详 情 说 明

多元线性回归是机器学习中的基础算法之一，MATLAB提供了多种实现方式。本文将介绍三种典型方法：

最小二乘法是最直接的解法，通过矩阵运算求解析解。MATLAB中可以直接使用反斜杠运算符或pinv函数求解正规方程，这种方法计算效率高但数据量大时可能产生数值不稳定。

梯度下降作为迭代优化算法，适合大规模数据集。需要设置学习率和迭代次数等参数，MATLAB中可通过编写循环实现。随机梯度下降变体能进一步提升计算效率。

正则化方法包括岭回归和Lasso回归，用于解决多重共线性问题。MATLAB的统计和机器学习工具箱提供了ridge和lasso函数，能有效防止过拟合。

实际应用中建议：小数据量用最小二乘法，大数据量用梯度下降，特征间相关性高时采用正则化方法。MATLAB的优势在于可以方便地对比不同算法结果，并通过可视化工具评估模型性能。