隐藏前缀提示符:PS1('>>') 不显示打印内容:;结尾 字符串:a=’hi’ 屏幕输出:disp(sprint(‘2 decimals:%0.2f’,a)) 生成集合(矩阵):V=1:0.1:2 V=1:6 生成矩阵:ones(2,3)%全1 zeros(2,3)%全0 rand(2,3)%随机0~1之间 eye(6)%单位矩阵 绘制直方图:hist(W) 矩阵维度:size(A) size(A,1)%第一个维度,即行数 size(A,2)%第二个维度,即列数 length(A)%矩阵最大…

1 == 2    % false 1 ~=2     % true % 隐藏版本,只显示>> . PS1('>> '); % 输出两位小数格式 disp(sprintf('2 decimals: %0.2f',a)) % 转换数字格式 format long format short v = 1:0.1:2       % v是一个一行十一列矩阵(1.0 1.1 1.2.............2.0) v = 1:6          % v是一个一行十一列矩阵(1 2 3 4…

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中…

本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist  R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的…

Octave/matlab的经常使用知识之矩阵和向量 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错.算是入门了.这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅.如有错误,敬请指导. Andrew的课程选了Octave/matlab为编程语言.他选择这个预计很多其它是考虑大众性,这门语言easy入门. 然后我认为学会使用Octave/matlab还是挺实用的. 一来是她天生是个数学工具,開始的研究阶段使用她最方便莫属.注意我这里所说的是…

coursera上吴恩达的机器学习课程使用Octave/Matlab实现算法,有必要知道Octave简单的语句.最重要的:在遇到不会的语句,使用'''help '''或者'''doc '''查看官方文档. 基本操作 help/显示命令的简要帮助信息 doc/显示命令的详细帮助文档 length/应用到到矩阵时返回较高的一维的dimension save/保存数据,如保存变量到.mat文件:save hello.mat b 以二进制压缩保存数据 mean/矩阵每列求平均,如x为33矩阵,mean(…

问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set…

问题描述:利用BP神经网络对识别阿拉伯数字(0-9) 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果. 模型表示 我们使用三层的神经网络模型:输入层.一个隐藏层.和输出层.将训练数据集矩阵 X 中的每…

问题描述:使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 一.逻辑回归实现: 数据加载到octave中,如下图所示: ①样本数据的可视化 随机选择100个样本数据,使用Octave可视化的结果如下: ②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 所谓多分类问题,是指分类的结果为三类以上.比如,预测明天的天气结果为三类:晴(用y==1表示).阴(用y==2表示).雨(用y==3表示) 分类的思想,其实与逻辑…

问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录取) 因此,需要根据trainging set 训练出一个classification model.然后,拿着这个classification model 来评估新学生能否入学. 训练数据的成绩样例如下:第一列表示第一次考试成绩,第二列表示第二次考试成绩,第三列表示入学结果(0--不能入学…