線性演算法函數

㈠ matlab，有哪些是線性回歸演算法！

2015a版的matlab有如下的線形回歸演算法。
方法名 函數名 說明
1.多元線性回歸 fitlm 具有多個預測變數的線性回歸
2.逐步回歸 stepwise 互動式逐步回歸
3多目標的多元線性回歸 mvregress 使用多變數輸出的線性回歸
4有正則化的多元線性回歸 lasso 使用彈性網正則化的多元線性回歸
5有正則化的多元線性回歸 ridge Ridge回歸

㈡ 線性規劃問題 矩陣演算法 檢驗數是怎麼求出來的

【圖解】換基迭代、檢驗數，非常直觀！

1. 單純形法基本思想

• 先找一個基可行解（頂點），判斷是否為最優解。

• 如果是，那麼找到啦，結束。

• 如果不是，則沿著可行域的邊緣移動，保證這條邊緣的移動方向 讓目標函數值不斷增大，直至挪到另一個頂點；判斷該頂點是否最優解，不是則繼續移動，直到找到最優解為止。

簡而言之，找基解 → 驗證最優性 → 換基迭代。

2. 轉換到相鄰基可行解（即 挪到下一個頂點）

首先，只變換一個基變數，可以得到兩個相鄰的基可行解（定理），即：

紅色方塊為目標函數對決策變數的系數，直觀理解為 每多造一個特定產品的收益。

如果該頂點移到兩側相鄰頂點的檢驗數 σ 都 ≤ 0，則該頂點是最優解。

如果有幫助，請採納回答吧~ :）

㈢ 線性插值法計算公式是什麼

線性插值法計算公式：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。其中Y2>Y1，X2>X>X1。線性插值是指插值函數為一次多項式的插值方式，其在插值節點上的插值誤差為零。線性插值相比其他插值方式，如拋物線插值，具有簡單、方便的特點。線性插值可以用來近似代替原函數，也可以用來計算得到查表過程中表中沒有的數值。

線性插值使用的原因

目前，線性插值演算法使用比較廣泛。在很多場合我們都可以使用線性插值。其中，最具代表性的使用方法是變數之間的對應關系沒有明確的對應關系，無法使用公式來描述兩個變數之間的對應關系，在這種情況下使用線性插值是比較好的解決辦法。可以在變數的變化區間上取若干個離散的點，以及對應的輸出值，然後將對應關系分成若干段，當計算某個輸入對應的輸出時，可以進行分段線性插值。

㈣ 線性回歸演算法原理（越詳細越好）

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一，運用十分廣泛。

分析按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。

我們以一簡單數據組來說明什麼是線性回歸。假設有一組數據型態為y=y(x)，其中

x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}

如果我們要以一個最簡單的方程式來近似這組數據，則非一階的線性方程式莫屬。先將這組數據繪圖如下

圖中的斜線是我們隨意假設一階線性方程式y=20x，用以代表這些數據的一個方程式。以下將上述繪圖的MATLAB指令列出，並計算這個線性方程式的y值與原數據y值間誤差平方的總合。

>>x=[012345];

>>y=[020606877110];

>>y1=20*x;%一階線性方程式的y1值

>>sum_sq=sum(y-y1).^2);%誤差平方總合為573

>>axis([-1,6,-20,120])

>>plot(x,y1,x,y,'o'),title('Linearestimate'),grid

如此任意的假設一個線性方程式並無根據，如果換成其它人來設定就可能採用不同的線性方程式；所以我們須要有比較精確方式決定理想的線性方程式。我們可以要求誤差平方的總合為最小，做為決定理想的線性方程式的准則，這樣的方法就稱為最小平方誤差(leastsquareserror)或是線性回歸。MATLAB的polyfit函數提供了從一階到高階多項式的回歸法，其語法為polyfit(x,y,n)，其中x,y為輸入數據組n為多項式的階數，n=1就是一階的線性回歸法。polyfit函數所建立的多項式可以寫成

從polyfit函數得到的輸出值就是上述的各項系數，以一階線性回歸為例n=1，所以只有二個輸出值。如果指令為coef=polyfit(x,y,n)，則coef(1)=,coef(2)=,...,coef(n+1)=。注意上式對n階的多項式會有n+1項的系數。我們來看以下的線性回歸的示範：

>>x=[012345];

>>y=[020606877110];

>>coef=polyfit(x,y,1);%coef代表線性回歸的二個輸出值

>>a0=coef(1);a1=coef(2);

>>ybest=a0*x+a1;%由線性回歸產生的一階方程式

>>sum_sq=sum(y-ybest).^2);%誤差平方總合為356.82

>>axis([-1,6,-20,120])

>>plot(x,ybest,x,y,'o'),title('Linearregressionestimate'),grid

[編輯本段]線性回歸擬合方程

一般來說，線性回歸都可以通過最小二乘法求出其方程，可以計算出對於y=bx+a的直線，其經驗擬合方程如下：

㈤ 什麼是線性時間演算法

計算公式：K（N）=AO（N）+B

線性時間
在計算復雜性理論，一個被稱為線性時間或 Ο（n）時間的演算法，表示此演算法解題所需時間正比於輸入資料的大小，通常以n表示。換句話說，執行時間與輸入資料大小為線性比例。例如將一列數字加總的所需時間，正比於串列的長度。