Matlab中的线性回归算法实现

简介：
本文章详细介绍了如何在MATLAB环境中使用线性回归算法进行数据分析和建模。包括了模型的基本原理、参数估计方法以及代码示例，帮助读者掌握该技术的实际应用技能。 本段落通过介绍OCR（光学字符识别）场景来探讨深度学习在计算机视觉中的应用。 首先考虑数据分布情况：x轴代表城市人口属性，y轴表示盈利标签值。我们的目标是使用一个线性函数拟合这些数据点；该线性模型仅包含两个参数，并利用梯度下降方法确定使损失值最小的这两个参数的具体数值，从而得到最佳线性关系。 实现这一过程需要遵循以下三个关键步骤： 1. 设定假设函数（Hypothesis），即定义用于预测的线性方程； 2. 选择适当的损失函数J来衡量模型性能； 3. 运用梯度下降技术寻找使该损失值最小化的参数组合，确保预测结果尽可能接近真实标签。 其中，通过求解导数为零的位置可以找到局部极小点（即可能的最优解），但值得注意的是，并非所有情况下都能直接应用这种方法。