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线性回归的MATLAB代码可以直接运行。

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简介：
通过采用梯度下降法，对线性回归模型进行了训练，并利用以下数据集进行验证：Year x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013]，Price y = [2.000, 2.500, 2.900, 3.147, 4.515, 4.903, 5.365, 5.704, 6.853, 7.971, 8.561, 10.000, 11.280, 12.900]。

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    这段简介描述了一个实用的MATLAB程序，用于执行线性回归分析。它包含了必要的函数和数据处理步骤，旨在帮助用户轻松理解和应用线性回归模型。 使用梯度下降法实现线性回归的数据如下： 年份 x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013] 价格 y = [2.000, 2.500, 2.900, 3.147, 4.515, 4.903, 5.365, 5.704, 6.853, 7.971, 8.561, 10.000, 11.280, 12.900]
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    这段MATLAB代码实现了ASIFT（全面尺度不变特征变换）算法，允许用户直接在MATLAB环境中运行，方便进行图像匹配和大规模图像处理研究与应用。 可以直接运行的MATLAB代码实现了Asift算法，该算法相比SIFT能找到更多的特征点。
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