摘要：先来一个简单MATLAB代码说明logistic模型：clear all;clc;x=0:1:12; y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71];[ABC,res]=lsqcurvefit('logismodel',[k,a],x,y); kk=ABC(1);aa=ABC(2); y_logistic=logismodel(ABC,x); figure;plot(x,y,'.r',x,y_logistic,& 阅读全文

摘要：背景知识：θ求解为：θ=(XTWX)-1*(XTWY)其中加权系数为：w(i,i)=exp(-(x-x(i))2⁄(2*τ2)), W是m*m且只含对角元素的矩阵。MATLAB实例：clear all;clc;load Q2x;%之前存好的.mat文件，Q2x是一个列向量。load Q2y;X=Q2x;Y=Q2y;plot(X,Y,'*k');%绘制*形原始数据图hold on;X1=[ones(length(X),1),X];xdelta=(max(X)-min(X))/100;x=min(X):xdelta:max(X)-xdelta;y=zeros(length(x),1 阅读全文

摘要：1.绘制带箭头向量图，见下面实例：clear;clc;A=[4,5,6];B=[-10,6,7];C=[-1 8,0];scale=1;quiver3(A(1),A(2),A(3),B(1)-A(1),B(2)-A(2),B(3)-A(3),scale);%表示以A为起点，由A指向Btext(A(1),A(2),A(3),'A');%在A点附件标注字母Aaxis([-10 4 5 8 0 7]);xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');%规范x,y,z坐标轴刻度范围，及在各自坐标轴上标注字母x,y, 阅读全文

摘要：对于如何在二维平面中绘制带箭头的向量，先给出一个实例：clear;clc;A=[4,5];B=[-10,0];C=A+B;M=[A;B;C];X=[M(:,1);A(1)];Y=[M(:,2);A(2)];plot(X,Y,'r');axis ([-12 6 -1 6])grid on;text(A(1),A(2),'A');%在A点（即[4,5]）标注文字’A’text(B(1)-0.2,B(2)-0.2,'B'); %在B点（即[-10,0]）附近标注文字’B’text(C(1),C(2)+0.2,'C'); %在C点附近标注 阅读全文

摘要：转载自http://blog.csdn.net/silence1214/article/details/7764137局部加权紧接着上面的线性回归中参数求解来继续讲吧。还是以上面的房屋价格的预测，它的中心思想是在对参数进行求解的过程中，每个样本对当前参数值的影响是有不一样的权重的。比如上节中我们的回归方程为（这个地方用矩阵的方法来表示Ɵ表示参数，i表示第i个样本，h为在Ɵ参数下的预测值）：我们的目标是让最小，然后求出来Ɵ，再代入h中就可以得到回归方程了。但是如果类似以下的样本，他们的对应图如下：如果用之前的方法，图中线为求出的回归方程，那么在x的取值和真实差别很大，这个情况叫做欠拟合。那么我们 阅读全文

摘要：转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_51c4baac0100xuww.html这几天由于用到矩阵求导相关的知识，但是自己没有学过矩阵论(研究生选课的时候，导师没有让选)，于是百度了下，觉得完整的相关资料不多，还好发现了下面的这篇博客，给我了很大的帮助！仔细分析了下博客中的内容，其实矩阵求导也是挺好理解的(估计是我有较好的MATLAB使用基础吧)，下面看帖吧，哈哈！！矩阵求导 属于 矩阵计算，应该查找 Matrix Calculus 的文献：http://www.psi.toronto.edu/matrix/intro.html#Introhttp://www.p 阅读全文