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机器学习·一元线性回归之房价预测（MATLAB版）
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本文分为三个大部分：一.程序结构 二.程序代码 三.运行结果 一.程序结构
LR_One_Var.m文件代码如下。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%绘图函数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% disp('step1:plotting data'); %1.导入采样数据 data=load('sampleDataSets.txt');%第一列是城市人口数，第二列是参考房价 %2.分配数据 X=data(:,1);%城市人口数（万人） y=data(:,2);%参考房价（十万） m=length(y);%数据长度 %3.绘图 PlotData(X,y); disp('按任意键继续'); pause; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%梯度下降%%%% |
此实例有一个数据集sampleDataSets.txt，该数据集部分截图如下。其中，第一列为城市人口数量（单位：万人），第二列为对应的参考房价（单位：十万）。 
LR_One_Var.m文件为主程序；CompCost.m文件为计算损失值得函数；GradDesc.m文件为梯度下降函数，用于寻找最优的θ；PlotData.m文件为描绘采集数据图像的函数。【本文地址】
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