y作m次多元式拟合的MATLAB代码机器学习（MATLAB）-正则化线性回归和偏差/方差
斯坦福大学的机器学习课程。
环境
macOS
Catalina（版本10.15.3）
MATLAB
2018
b
数据集
ex5data1.mat
此仓库中包含的文件
ex5.m-分步练习的Octave
/
MATLAB脚本
ex5data1.mat-数据集
Submit.m-将解决方案发送到我们的服务器的提交脚本
featureNormalize.m-功能归一化功能
fmincg.m-函数最小化例程（类似于fminunc）
plotFit.m-绘制多项式拟合
sigmoid.m-Sigmoid函数
trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归
[⋆]
linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数
[⋆]
learningCurve.m-生成学习曲线
[⋆]
polyFeatures.m-将数据映射到多项式特征空间
[⋆]
validationCurve.m-生成交叉验证曲线
第1部分：正则线性回归
我们将执行正规化线性回归，以利用水库中水位的变化预测从大坝
2022-02-22 16:15:37
2.3MB
1
python数据拟合主要可采用numpy库，库的安装可直接用pip install numpy等。
1. 原始数据：假如要拟合的数据yyy来自sin函数，np.sin
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xxx = np.arange(0, 1000) # x值，此时表示弧度
yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值，转化成度
2. 测试不同阶的多项式，例如7阶多项式拟合，使用np.polyfit拟合，np.polyld得到多项式系数
z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7
2021-12-11 15:38:47
48KB
1
多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。
python 解法：
import numpy as np
import pandas as pd
#import statsmodels.api as sm #方法一
import statsmodels.formula.api as smf #方法二
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertisin
2021-12-06 15:54:54
209KB
1
最小二乘法拟合多项式，效果非常好，与MATLAB的多项式拟合基本一样。亲自在STM32板子上跑过，几乎直接出来答案。用法简单，包含头文件然后直接调用即可，电脑或者开发板都可以直接跑。
注意！注意！注意！说三遍...拟合之后多项式的变量x其实是（X-a），a是输入数据点的均值。
2021-11-29 10:50:00
1KB
1
今天小编就为大家分享一篇在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-21 21:08:22
30KB
1