回归基本知识

或

课程模块
使用R2020a创建。与R2020a及后续版本兼容。

描述

此包包含生活的脚本以及支持文件来说明回归分析的一些基础知识。教材设计灵活，易于修改，以适应各种教学方法。我们包括一个简短的背景、交互式插图、任务、反思问题、一个真实的应用程序示例，以及针对所探索的不同概念的指导练习。

实时脚本中的说明将指导您每次完成一个部分的任务和活动。若要在仅控件模式下运行此交互脚本，请使用隐藏代码按钮视图选项卡的MATLAB工具条。

学习目标

• 解释线性回归、多元线性回归和非线性回归之间的区别。
• 用普通最小二乘方法解析求解线性回归参数。
• 使用拟合优度度量来评估和改进回归模型的性能。
• 应用梯度下降迭代最小化成本函数和估计模型参数。
• 解释增加和减少梯度下降算法的学习率和步数的影响。
• 使用线性回归模型进行短期预测。

建议Prework

MATLAB斜坡弯道-一个免费的两个小时的入门教程，学习MATLAB®的基本知识。

细节

regressionBasics.mlx介绍回归分析基本原理的互动式课程。学生应用基本线性回归模型真实的电力负荷数据。

electricityLoadData.mlx用于下载外部电力负荷数据的补充脚本纽约ISO在习题中使用。

regressSolnIm /
此文件夹包括包含任务解决方案的补充图像文件regressionBasics.mlx．主脚本提供在需要时隐藏或暴露解决方案的控件。确保此文件夹与regressionBasics.mlx

linearData.mat，linearData2.mat，multivariateData.mat，nonlinearData.mat
包含不同类型回归问题的一些样本数据的数据文件。

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许可证

这个模块的许可在这个GitHub存储库中的license . txt文件中可用。

支持

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