解决算法多项式回归问题，Octave中的最小二乘法

Question

我正在尝试使用最小二乘法实现多项式回归。绘制第三张图时出现问题，未显示。我认为是关于公式y=ax+b的实现。但就我而言，首先我使用内联函数 polyfit 和 polyval.

获得了实验数据值

x=0:0.1:5;
y=3*x+2;
y1=y+randn(size(y));
k=1;#Polynom
X1=0:0.01:10
B=polyfit(x,y1,k);
Y1=polyval(B,X1);

毕竟，我已经在使用线性模型使用最小二乘法求解多项式回归了。

Y2=Y1'*x+B'; -----this problem formula
subplot(3,2,3);
plot(x,Y1,'-b',X1,y1,'LineWidth');
title('y1=ax+b'); 
xlabel('x'); 
ylabel('y');
grid on;

结果没有画图

Answer 1

检查向量的大小：x 和 Y1 的长度不同，X1 和 y1 的长度相同。

您可能希望绘制为：

plot(x,y1,'-b',X1,Y1,'LineWidth', 1);

Problem in solving algorithm polynomial regression,least squares method in Octave