1)两个矩阵相乘 A*B 2)两个矩阵元素位相乘(A.B矩阵中对应位置的元素相乘) A.*B 3)矩阵A的元素进行平方 A.^2 4)向量或矩阵中的元素求倒数 1./V    或   1./A 5) 矩阵的操作 A(1,:)              矩阵A的第一行 A(:,3)              矩阵A的第三列 A(:)                 将矩阵生成一个列向量 A(:,2:end)        从第二列到最后 6)求绝对值 abs(v) 7)加减 -V    等于所有元…

前置安装 octave introduction 杂 clear; close all; clc刷新清空octave 如果写程序后缀名.m help commandname帮助 ;用法同c++ %注释 不再命令行而是直接编代码时,每句结尾; (在命令行用的话可以避免输出不必要的信息) ~=不等于 次方是^不是** 异或是xor(a,b) e, pi, i都有定义 sin, cos, tan, log, exp, abs, floor, ceil log是\(e\)为底 printf, sprin…

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul…

从 http://sourceforge.net/projects/octave/files/Octave_Windows%20-%20MinGW/Octave%203.6.0%20for%20Windows%20MinGW%20installer/ 中下载 Octave3.6.0_gcc4.6.2_20120129.7z    (主 程序包) Octave3.6.0_gcc4.6.2_pkgs_20120128.7z   (Octave 附带的工具包) 两个包. 把两个文件都解压. 把主程序包…

Uninstall any existing gnuplot on your OSX brew uninstall gnuplot Install gnuplot with either X or X11 brew-install gnuplot --with-x11 Finally, set the GNUTERM to X11 setenv("GNUTERM","X11") 或者 brew install gnuplot --with-qt setenv(&qu…

Linux学习要点(转载自红联) 一.学习Linux的基本要求1． 掌握至少50个以上的常用命令. 2． 熟悉Gnome/KDE等X-windows桌面环境操作 . 3． 掌握.tgz..rpm等软件包的常用安装方法 4． 学习添加外设,安装设备驱动程序(比如网卡) 5． 熟悉Grub/Lilo引导器及简单的修复操作 . 6． 熟悉Linux文件系统 和目录结构. 7． 掌握vi,gcc,gdb等常用编辑器,编译器,调试器 . 8． 理解shell别名.管道.I/O重定向.输入和输出以及shel…

机器学习由对于人工智能的研究而来,是一个综合性和应用性学科,可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题,机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力,这样做是因为我们发现,计算机要完成有的功能,是无法通过固定的程序实现的,例如让计算机识别手写的字迹,让计算机从不同的图片中识别出猫和人. 这门课程主要学习机器学习的算法,也需要用程序来实现这些算法,建议用Matlab或者Octave来进行编程.此外,学习本课程需要具有数理统计/线性代数和数据结构等方面的知识. 机器学习可以用如…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…

一.学习Linux的基本要求1． 掌握至少50个以上的常用命令. 2． 熟悉Gnome/KDE等X-windows桌面环境操作 . 3． 掌握.tgz..rpm等软件包的常用安装方法 4． 学习添加外设,安装设备驱动程序(比如网卡) 5． 熟悉Grub/Lilo引导器及简单的修复操作 . 6． 熟悉Linux文件系统 和目录结构. 7． 掌握vi,gcc,gdb等常用编辑器,编译器,调试器 . 8． 理解shell别名.管道.I/O重定向.输入和输出以及shell脚本编程. 9． 学习Linux…

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事…

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下…

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri…

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…

目录 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 2. OctConv 3. 启发 论文:Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 参考:维基百科 如果我们要处理的图像目标的大小/尺度(scale)是未知的,那么我们可以采用尺度空间理论. 其核心思想是将图像用多种…

参考: https://blog.csdn.net/iszhenyu/article/details/78712228:  吴恩达机器学习视频: 在学习机器学习的过程中,免不了要跟MATLAB.Octave打交道,这两个工具都可以帮助我们很好的解决数值计算问题,两者的语法也非常接近. Octave是一个完全开源免费的软件,无论是Windows还是Mac环境都可以在官网下载安装包直接安装,非常方便. 这篇文章主要介绍在学习机器学习的过程中会经常使用到的Octave的一些命令和语法.当然,一篇文章肯…

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…

计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习,希望能坚持下去. 2019-01-05 基于TensorFlow的深度学习系列教程 2--常量Constant 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇) 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(上·环境准备篇) 2018-12-23 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 2018-12-22 想要接触人工智能吗?先要学会如何阅读论文 20…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

新手上路,先转载学习tornadomeet的博客:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html 特征点检测学习_1(sift算法) sift算法在cv领域的重要性不言而喻,该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下,以免忘记.本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3):特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验,而这次主要是利用Ro…

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:…

9.1  代价函数 9.2  反向传播算法 9.3  反向传播算法的直观理解 9.4  实现注意:展开参数 9.5  梯度检验 9.6  随机初始化 9.7  综合起来 9.8  自主驾驶 9.1  代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经网络层数, 表示每层的 neuron 个数,SL 表示输出层神经元个数 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分类:=1, y=0 or 1…

十五.异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 15.2 高斯分布 15.3 算法 15.4 开发和评价一个异常检测系统 15.5 异常检测与监督学习对比 15.6 选择特征 15.7 多元高斯分布(选修) 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测(选修) 十六.推荐系统(Recommender Systems) 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 向量化:低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节:均…

十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四.降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 14.2 动机二:数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 第8周 十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 参考视频: 1…

九.神经网络的学习(Neural Networks: Learning) 9.1 代价函数 9.2 反向传播算法 9.3 反向传播算法的直观理解 9.4 实现注意:展开参数 9.5 梯度检验 9.6 随机初始化 9.7 综合起来 9.8 自主驾驶 第5周 九.神经网络的学习(Neural Networks: Learning) 9.1 代价函数 参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每…

六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七.正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 第3周 六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min)…

四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性(可选) 五.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句:for,while,if语句 5.6 向量化 5.7 工…

一.引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解II 2.5 梯度下降 2.6 梯度下降的直观理解 2.7 梯度下降的线性回归 2.8 接下来的内容 三.线性代数回顾(Linear Algebra Review) 3.1 矩阵和向量 3.2 加法…