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x = [-0.99768  -0.69574 -0.40373-0.10236   0.22024   0.47742   0.82229]' 对其进行拟合

y= [ 2.08850   1.16460   0.32870   0.46013   0.44808   0.10013  -0.32952]'

正则化表达式

正规方程解法（此方程直接求出代价最小的theta组合）：

   n为特征个数

拟合过程：

结果可以使用polyfit（x,y,'最高次'）拟合成曲线，这里只是进行了折现连接

x = load('ex5Linx.dat'); y = load('ex5Liny.dat'); m = length(x); x = [ones(m, 1), x, x.^2, x.^3, x.^4, x.^5]; n = 5 matrix = eye(n+1); matrix(1,1) = 0;	for i = 1:length(lab) A = inv(x'*x+lab(i)*matrix); theta = A*x'*yfigure;plot(x(:,2),x*theta,'o--','MarkerFaceColor', 'r','MarkerSize',8)print dpng 'linerReg.png'%a = sprintf('%s%d.png','lab = ',lab(i));legend('Training data') end

上图是lab = 10的结果

lab（兰布达）取不同值会产生不同的拟合效果

lab = 0时候 就是没有进行正则化 如上图

参考：