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基于MATLAB的局部加权线性回归实现

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简介：
本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现局部加权线性回归算法，并提供了详细的代码示例和操作步骤。 局部加权线性回归的MATLAB实现流程如下：标准化样本矩阵与输出向量、计算权重对角矩阵、执行梯度下降算法以及反标准化结果并显示图表。

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  • 基于MATLAB的局部加权线性回归实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现局部加权线性回归算法，并提供了详细的代码示例和操作步骤。 局部加权线性回归的MATLAB实现流程如下：标准化样本矩阵与输出向量、计算权重对角矩阵、执行梯度下降算法以及反标准化结果并显示图表。
     
  • Python实战中的局部加权线性回归
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    本文介绍了在Python编程实践中如何应用局部加权线性回归算法，通过实例演示其操作步骤和应用场景。 利用Python进行局部加权线性回归实战，其中包括原始数据及拟合结论图。
     
  • MATLAB开发——局部线性回归
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    本项目利用MATLAB实现局部线性回归算法，适用于数据挖掘和统计分析中预测建模。通过动态调整模型参数优化预测精度。 在MATLAB开发环境中实现局部线性回归，并编写高斯核回归的局部线性估计函数。
     
  • LWPR：局部加权投影回归（开源）
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    LWPR是一种非线性自适应学习算法，通过局部加权技术实现高维数据的有效映射。它适用于实时系统中的增量学习问题，并已开放源代码供研究者使用和改进。 局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，在高维空间中用于非线性函数逼近，并能处理冗余及不相关的输入维度。其核心在于使用局部线性模型，该模型由输入空间中的选定方向上的少量单变量回归构成。通过偏最小二乘法（PLS）的局部加权变体来进行降维。 参考文献： [1] Sethu Vijayakumar, Aaron DSouza 和 Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》第 17 卷，第 2602-2634 页（2005）。 [2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar 和 Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第 9 卷，第 623--626 页（2008）。
     
  • 线性回归的MATLAB实现.zip
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    本资源提供了线性回归模型在MATLAB中的详细实现代码和说明文档，适用于数据分析、机器学习初学者及科研工作者。 在机器学习课程中的线性回归实验代码使用了mathlab作为运行环境，并包含两个实例：一个是关于身高与年龄的二元线性回归案例，通过梯度下降算法求解theta参数，并预测3.5岁和7岁男孩的身高中值；另一个是多元线性回归案例，涉及房价问题，在此应用数据缩放技术并研究学习率对梯度下降算法迭代过程的影响。此外，还进行了1650平方英尺且拥有三个卧室的房子的价格预测实验。在运行代码时需要调整数据加载路径以匹配本地文件系统设置。
     
  • 利用MATLAB实现线性回归
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行线性回归分析，包括数据准备、模型构建、参数估计及结果解释等步骤。适合初学者入门学习。 这段文字描述了一个使用MATLAB实现线性回归算法的代码示例，其中包括了三种方法：批梯度下降、随机梯度下降以及解正规方程组，并且该代码包含详细的注释。
     
  • C++实现的Loess过滤：用于多维分散数据的局部加权稳健回归-MATLAB开发
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了Loess（局部回归）算法，旨在为多维度分散性数据提供一种有效的局部加权回归方法。该工具能够进行稳健的数据拟合，在MATLAB环境中运行，适用于数据分析和科学计算领域。 Matlab mex函数可以用来执行局部加权稳健回归（loess滤波器）。
     
  • Python中线性回归与岭回归的代码实现_线性回归_岭回归_Python_
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    本文详细介绍了如何使用Python进行线性回归和岭回归的模型构建及预测，包括数据准备、模型训练和结果评估。 本段落将介绍如何在机器学习中实现线性回归以及岭回归算法的Python版本。
     
  • DMP-LWR：基于Matlab的动态运动原语应用，采用局部加权回归方法。
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    DMP-LWR是一款基于Matlab开发的应用程序，利用动态运动原语和局部加权回归技术，为机器人运动规划提供高效解决方案。 DMP-轻水堆是使用Matlab编写的动态运动原语（Dynamic Movement Primitives）实现的程序。在回归任务上采用了局部加权回归方法，在人体动作识别方面取得了很好的效果。其中，蓝色表示原始数据，红色则代表由训练包含40个高斯分布的DMP模型生成的数据重放结果。
     
  • Matlab中的线性回归算法实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现和应用线性回归算法。通过实际案例演示了数据预处理、模型训练及评估过程，帮助读者掌握这一统计分析技术。 本段落将通过以OCR（光学字符识别）的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。数据分布如下：x轴是属性城市人口，y轴是标签值盈利；目的则是使用一个线性函数去拟合这些数据，该线性函数只有两个参数，利用梯度下降找出使损失值最小时对应的这两个参数值，即得到了线性函数。算法三要素包括设置线性函数（假设函）。