文件名称：matlab如何用代码拟合幂函数-Regularized-Linear-Regression-and-Bias-v.s.-Variance:正
文件大小：239KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 07:17:23
系统开源
matlab如何用代码拟合幂函数正则化线性回归与偏差与方差 在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在进行编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到有关安装Octave / MATLAB的说明。 这种分配有助于我们理解偏差和方差如何与模型的可预测性不同。 本练习中包含的文件 ex5.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本ex5data1.mat-数据集Submit.m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能规范化函数fmincg.m-功能最小化例程（类似于fminunc ）plotFit.m-绘制多项式拟合trainLinearReg.m-使用您的成本函数训练线性回归 [1] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [2] le
【文件预览】：
Regularized-Linear-Regression-and-Bias-v.s.-Variance-master
----Regularised Linear regression.ipynb(82KB)
----ex5data1.mat(1KB)
----README.md(4KB)
----ex5.pdf(183KB)