热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

机器学习Octave/Matlab教程

OctaveMatlab教程先将想法用Octave实现,运行可行后再用java,c++等将算法写一遍。直接输入算式,如3+2,回车出结果。1~2%true输出

Octave/Matlab教程

  先将想法用Octave实现,运行可行后再用java,c++等将算法写一遍。

  直接输入算式,如3+2,回车出结果。

  1 ~= 2 %true输出ans = 1,%表示注释,~=表示不等于

  若想改变命令行前缀字符为》,则:PSl(‘>> ’)

  变量定义:a = 3;其中分号若不写则回车后输出a=3,否则不打印。

  Disp(sprint(‘lala:%0.2f’,a))输出变量a的以字符串形式的打印值。

  矩阵A=[1 2;3 4;5 6]分号即换行作用。V=1:0.1:2即v是一组值,从1到2,步长为0.1。

  ones(2,3)生成全为1的2行3列矩阵。zeros(1,2)全为0。3*ones(1,3)。rand(1,4)

  randn(1,3)生成的值服从高斯分布,均值0,标准差或方差1。

  生成10000个元素,并用直方图显示,均值为-6,方差为10。hist(w,50)只绘制50个值。

  eye(4)生成单位矩阵。

  帮助命令:help eye

       size(A)返回矩阵大小,实际上size存储着矩阵。size(A,1)返回矩阵第一行大小及元素.Length(A)返回最大维度大小。

  pwd显示当前Octave软件所在路径。

  cd进入指定目录后, 加载文件。who命令可以查看当前Octave在内存储存的所有变量。Whos显示更详细信息。

  clear featuresX删除某一变量。

  V = priceY(1:10)将前10个元素赋值给v。

  数据存到硬盘:save hello.mat v;将v存储到文件hello中,mat文件会压缩数据,若想存储能看懂的数据,则文件后缀改为txt,即save hello.txtt v –ascii存成txt文件或ASCII编码的文件。

  A(3,2)表示A第3行2列的元素。A(2,:)输出第2行所有元素。A([1 3],:)第1行和3行所有元素。A=[A,[1,2,3]]在A上附加一列向量。A(:)把A中所有元素放入列向量。C=[A B]组合新矩阵。C=[A:B]

  矩阵乘法:A*B 对应元素相乘:A .* B点表示运算            A .^ 2每个元素的平方           1 ./ v求v倒数          log(v)对数           exp(v)以e为底,v中元素为幂          abs(v)v中所有元素绝对值

       -v           v+ones(length(v),1)v+1所有元素加1        A`转置          max(A)。[val,ind] = max(a)返回最大值与其索引。

  


推荐阅读
  • 本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题,包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机(JVM)、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题,帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]
  • 2023年京东Android面试真题解析与经验分享
    本文由一位拥有6年Android开发经验的工程师撰写,详细解析了京东面试中常见的技术问题。涵盖引用传递、Handler机制、ListView优化、多线程控制及ANR处理等核心知识点。 ... [详细]
  • 最近团队在部署DLP,作为一个技术人员对于黑盒看不到的地方还是充满了好奇心。多次咨询乙方人员DLP的算法原理是什么,他们都以商业秘密为由避而不谈,不得已只能自己查资料学习,于是有了下面的浅见。身为甲方,虽然不需要开发DLP产品,但是也有必要弄明白DLP基本的原理。俗话说工欲善其事必先利其器,只有在懂这个工具的原理之后才能更加灵活地使用这个工具,即使出现意外情况也能快速排错,越接近底层,越接近真相。根据DLP的实际用途,本文将DLP检测分为2部分,泄露关键字检测和近似重复文档检测。 ... [详细]
  • Python 工具推荐 | PyHubWeekly 第二十一期:提升命令行体验的五大工具
    本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具,涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]
  • 在金融和会计领域,准确无误地填写票据和结算凭证至关重要。这些文件不仅是支付结算和现金收付的重要依据,还直接关系到交易的安全性和准确性。本文介绍了一种使用C语言实现小写金额转换为大写金额的方法,确保数据的标准化和规范化。 ... [详细]
  • 本文介绍如何通过Windows批处理脚本定期检查并重启Java应用程序,确保其持续稳定运行。脚本每30分钟检查一次,并在需要时重启Java程序。同时,它会将任务结果发送到Redis。 ... [详细]
  • 机器学习中的相似度度量与模型优化
    本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法,包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离,并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外,文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标,以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]
  • 从 .NET 转 Java 的自学之路:IO 流基础篇
    本文详细介绍了 Java 中的 IO 流,包括字节流和字符流的基本概念及其操作方式。探讨了如何处理不同类型的文件数据,并结合编码机制确保字符数据的正确读写。同时,文中还涵盖了装饰设计模式的应用,以及多种常见的 IO 操作实例。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何通过 Maven 依赖引入 SQLiteJDBC 和 HikariCP 包,从而在 Java 应用中高效地连接和操作 SQLite 数据库。文章提供了详细的代码示例,并解释了每个步骤的实现细节。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用阿里云的fastjson库解析包含时间戳、IP地址和参数等信息的JSON格式文本,并进行数据处理和保存。 ... [详细]
  • 帝国CMS多图上传插件详解及使用指南
    本文介绍了一款用于帝国CMS的多图上传插件,该插件通过Flash技术实现批量图片上传功能,显著提升了多图上传效率。文章详细说明了插件的安装、配置和使用方法。 ... [详细]
  • 本教程涵盖OpenGL基础操作及直线光栅化技术,包括点的绘制、简单图形绘制、直线绘制以及DDA和中点画线算法。通过逐步实践,帮助读者掌握OpenGL的基本使用方法。 ... [详细]
  • 图数据库中的知识表示与推理机制
    本文探讨了图数据库及其技术生态系统在知识表示和推理问题上的应用。通过理解图数据结构,尤其是属性图的特性,可以为复杂的数据关系提供高效且优雅的解决方案。我们将详细介绍属性图的基本概念、对象建模、概念建模以及自动推理的过程,并结合实际代码示例进行说明。 ... [详细]
  • 汇编语言等号伪指令解析:探究其陡峭的学习曲线
    汇编语言以其独特的特性和复杂的语法结构,一直被认为是编程领域中学习难度较高的语言之一。本文将探讨汇编语言中的等号伪指令及其对初学者带来的挑战,并结合社区反馈分析其学习曲线。 ... [详细]
  • 机器学习核心概念与技术
    本文系统梳理了机器学习的关键知识点,涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容,并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502874983
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有