机器学习linear regression matlab

资 源 简 介

机器学习linear regression matlab

详 情 说 明

线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，吴恩达教授的机器学习课程通过房价预测的案例直观展示了其原理与应用。在Matlab实现中，关键步骤可分为数据预处理、假设函数构建、代价函数计算以及梯度下降优化。

数据通常需要先进行特征缩放（如均值归一化），以避免不同特征量纲差异导致的收敛问题。假设函数采用经典的线性形式，即用参数向量与特征向量的内积表示预测值。代价函数采用均方误差，用于量化预测值与真实值的偏差程度。

梯度下降算法的实现需注意两点：同步更新所有参数以避免迭代干扰，以及通过学习率控制收敛速度。在Matlab中可向量化实现参数更新，显著提升计算效率。可视化部分常绘制代价函数随迭代次数的下降曲线，以及最终拟合直线与数据点的分布对比。

该案例的价值在于：理解机器学习从假设建模到参数优化的完整流程，掌握Matlab矩阵运算加速计算的技巧，并为后续逻辑回归等算法奠定基础。实际应用中还需考虑特征工程、正则化等扩展方法。