基于MATLAB的多元线性回归预测代码——应用在房价数据分析上
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简介：
本项目采用MATLAB开发，通过实现多元线性回归模型来分析和预测房价数据。提供了一套完整的代码示例与数据处理流程，适用于房地产市场研究及投资决策辅助。
使用MATLAB编写多元线性回归模型的概率预测代码，并对其进行解释。该存储库包含利用Sklearn、pandas、Numpy和Seaborn进行线性回归的详细过程，同时执行探索性数据分析（EDA）及可视化。本指南分为以下部分，每部分将详细介绍：
1. 理解问题陈述与数据集
2. 核心数学概念及其应用
3. 使用的库介绍
4. 探索数据集
5. 数据可视化操作
6. 划分训练和测试数据集
7. 训练模型过程
8. 执行预测任务
9. 模型评估与指标
1. 理解问题陈述及数据集：
本项目的数据集中包含房价及其影响因素的各种参数。目标变量为连续值，因此选择线性回归作为建模方法。
2. 核心数学概念：
- 技巧：线性回归的核心在于通过移动一条直线来尽可能接近所有给定点的最佳位置。
- 绝对技巧：
线方程的形式是 \(y = w_1x + w_2\)，其中\(w_1\)为斜率，\(w_2\)为Y轴截距。为了将线移近点(p,q)，绝对技巧的应用涉及调整直线的斜率和截距值，学习率为一个较小数值，其符号依据该点是否位于直线上方或下方而定。
- 平方技巧：
这种方法不同于绝对技巧之处在于它考虑所有数据点到直线距离平方之和最小化问题。因此，变换后的线性模型更加平滑地拟合了给定点。
通过这些数学概念的应用，我们可以更好地理解如何使用梯度下降法来优化参数并建立有效的预测模型。
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