matlab自定义函数集齐调用

简单的函数我可以进行定义和调用，比如一次函数。但是这个比较复杂，我需要用这个函数来回归，求出各系数值，而且，我的数据库比较大，大概有将近三千个样本。
如果是按照系统自带的函数，比如logistic函数，是可以直接输入代码，我这个应该如何解决啊！
求帮忙解决！尤其是那个sigma，我压根不知道该怎么加入j＝1 到j这个上下标😭

img

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
要解决线性回归问题，你可以按照以下步骤进行：

  1. 数据准备：将你的样本数据整理成一个矩阵X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。同时准备一个向量y，其中每个元素表示对应样本的输出值。

  2. 定义代价函数：线性回归通常使用最小二乘代价函数，可以使用以下函数定义：

function J = costFunction(X, y, theta)
    m = length(y);
    J = 1 / (2*m) * sum((X * theta - y).^2);
end
  1. 梯度下降算法：使用梯度下降算法最小化代价函数。可以使用以下函数来更新参数theta：
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
    m = length(y);
    J_history = zeros(num_iters, 1);
    for iter = 1:num_iters
        theta = theta - alpha / m * X'*(X*theta - y);
        J_history(iter) = costFunction(X, y, theta);
    end
end
  1. 标准化特征：为了加速梯度下降的收敛，可以将特征进行标准化处理。可以使用以下函数标准化特征：
function X_norm = featureNormalize(X)
    mu = mean(X);
    sigma = std(X);
    X_norm = (X - mu) ./ sigma;
end
  1. 调用函数：最后，你可以按照以下方式调用函数进行线性回归：
% 假设你的样本数据存储在X矩阵和y向量中
X = ...; % 这里填充你的样本数据
y = ...; % 这里填充你的输出值

% 首先标准化特征
X_norm = featureNormalize(X);

% 在特征矩阵X中添加一列常数项
m = size(X_norm, 1);
X = [ones(m, 1) X_norm];

% 初始化参数向量theta
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 设置梯度下降算法的学习率和迭代次数
alpha = 0.01;
num_iters = 1000;

% 使用梯度下降算法进行线性回归
[theta, J_history] = gradientDescent(X, y, initial_theta, alpha, num_iters);

% 打印最优的theta值
fprintf('Theta found by gradient descent: ');
fprintf('%f %f %f \n', theta(1), theta(2), theta(3));

这样，你就可以调用这些函数进行线性回归了。注意，在实际使用中，你可能还需要对数据进行进一步的处理和分析，以及对模型进行评估和预测。希望对你有帮助！