矩阵求逆可以使用左除(\)和右除(/),inv,pinv 首先了解需要求逆的矩阵A是否为奇异方阵 inv 若A为非奇异方阵,则存在逆矩阵,可利用inv求逆: inv(A) pinv 若需要求逆的矩阵A为奇异矩阵或者非方阵,则并不存在逆矩阵,此时可以使用pinv(A)求其伪逆(广义逆): X = pinv(A) X = pinv( A, tol ) # tol为误差 若A为非奇异矩阵,请不要使用pinv求逆,虽然计算结果相同,即 inv(A) = pinv(A) 但pinv的计算复杂度较高. 左除

作者:波布兰链接:https://www.zhihu.com/question/28218420/answer/39904627来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费.但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了. Python次大的优势:开源.你可以大量更改科学计算的算法细节. 可移植性,Matlab必然不如Python.但你主要做Research,这方面需求应当不高. 第三方生态

*:矩阵相乘 (cross) .*:矩阵你元素一对一相乘 (dot) 例子: >> a=[2 3];>> b=[4 5];>> a*b' ans = 23 >> a.*b ans = 8 15

罗列一下以前自己学习C语言与MATLAB混编的笔记,顺便复习一遍. <C语言与MATLAB接口 编程与实例 李传军编着>(未看完,目前看到P106) 目录P4-8 ****************************************************** C-MEX函数:从MATLAB调用C语言或Fortran语言编写的函数.   MEX文件:是一种按一定格式,使用C语言或者FORTRAN语言编写的,由MATLAB解释器自动调用并执行的动态链接函数.在Windows系统中,M

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

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的,如图(x为了方便取1维): 然后再来看看我们这里的logistic 回归模型,模型公式是:,这里假设W>0,Y与X各维度叠加和(这里

CH3 最小二乘学习法 重点提炼 提出最小二乘学习法的缘故: 最小二乘学习法公式 对不同模型进行最小二乘法学习,得到最小二乘公式中的参数theta: 1.线性模型   代入3.1公式,对参数求偏导,偏导=0时误差J有极值,此时   ① 延伸1:线性模型中的基函数可以是三角多项式 ② 延伸2:加权最小二乘学习法 2.核模型 计算参数的方法与线性模型一样,只是把线性模型中的基函数置换成:  如果基函数是n*b的矩阵,且这两个值非常大时的处理方式----随机梯度法 1.n或b很大导致的问题:内存不足

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

在Matlab中,这几个函数区分如下: (以下默认S1和S2是字符串,同样也适用于cell细胞类型数据,也就是循环对cell中每个元素分别判断即可.) findstr(S1,S2):寻找是否有S1和S2之间的匹配,真返回1,假返回0,双向: 例:          s = 'How much wood would a woodchuck chuck?';                 findstr(s,'a')    returns  21                 findstr('

For和while是常见的循环关键字,在许多语言中都是通用的.但是想必不是所有人,都被其中的区别困扰过,尤其是MATLAB“程序员”. x=[,,,,,,]; i=; while i<=length(x) x(i)=[]; i=i+; end i 这段代码的运行结果是 i= 5 i在递增,而MATLAB在每次循环都调用了length(x),因此length(x)在递减. i:            1  2  3  4  5 length(x) 7  6  5  4  3 当i=5时跳出循环.

昨天在学习Matlab的数学函数时,教程中提到取模(mod)与取余(rem)是不同的,今天在网上具体查了一下: 通常取模运算也叫取余运算,它们返回结果都是余数.rem和mod唯一的区别在于:    当x和y的正负号一样的时候,两个函数结果是等同的:当x和y的符号不同时,rem函数结果的符号和x的一样,而mod和y一样.    这是由于这两个函数的生成机制不同,rem函数采用fix函数,而mod函数采用了floor函数(这两个函数是用来取整的,fix函数向0方向舍入,floor函数向无穷小方向舍入

1.基本语法textscan的基本语法是:C = textscan(fid, 'format') C = textscan(fid, 'format', N) 其中fid为fopen命令返回的文件标识符,这也是和textread的最大不同之处,需要注意的一点是,fid类似一个指针,其指向的位置会随着textscan的操作而改变,每读取一次数据,它的位置就会指向你已经读过的那个数据的后面.format实际上就是一个字符串变量,表示读取数据及数据转换的规则.N为按照读取格式format读取的次数.

matlab有两个生成直方图的库函数,分别是imhist和histogram,二者有何区别呢? 区别就是: imhist 官方help:imhist(I) calculates the histogram for the intensity image I and displays a plot of the histogram. The number of bins in the histogram is determined by the image type. 可见,imhist的NumB

MATLAB 中gcf.gca 以及gco 的区别gcf 返回当前Figure 对象的句柄值gca 返回当前axes 对象的句柄值gco 返回当前鼠标单击的句柄值,该对象可以是除root 对象外的任意图形对象,并且Matlab 会把当前图形对象的句柄值存放在Figure 的CurrentObject属性中.图形对象图形对象是用以显示图形和用户界面元素的基本元素.下表列出了各种图形对象.对象 描述Root 对计算机屏幕最高级的对象Figure 用来显示图形和用户界面的窗口Axes 在窗口中显示图形

1. 前言 Matlab单元数组cell和结构体struct都可以将不同类型的相关数据集成到一个单一的变量中,使得大量的相关数据的处理变得非常简单而且方便.但是,需要注意的是,单元数组和结构体只是承载其他数据类型的容器,大部分的数学运算是针对两者之中具体的数据进行,而不是针对单元数组或结构体本身进行. 单元数组中的每一个单元是通过一个数字来进行索引的,但用户需要加入到一个单元中或者从一个单元提取数据时,需要给出单元数组中该单元的索引.结构体和单元数组十分相似,两者的区别在于,结构体中的数据存储并

MATLAB 左除与右除的区别 先定义两个矩阵a和矩阵b.如下: /:右除.a/b表示矩阵a乘以矩阵b的逆. \:左除.a\b表示矩阵a的逆乘以b. ./:右除.a./b表示矩阵a中的每个元素除以矩阵b的对应的元素..\:左除.a.\b表示矩阵b中的每个元素除以矩阵a的对应的元素.简单的记忆方法:棍子|,向左倒是左除\,向右倒是右除/. 附录1:除与除以有什么区别: 除法,是用一数去分另一数的方法.“除”相当这句话中的“分”: 而“除以”则是除式中除号(÷./.—.:等)的读法. 如“36÷6”

LabVIEW和MATLAB作为本身功能比较完善的软件环境,在各自不同的领域中有着十分广泛的应用.下面小编就详细介绍LabVIEW和MATLA以及它们之间的区别. 一.LabVIEW简介 LabVIEW是一种程序开发环境,由美国国家仪器(NI)公司研制开发,类似于C和BASIC开发环境,但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是:其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码,而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序,产生的程序是框图的形式. LabVIEW特点: 尽可能采用了通用的硬

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c41e2f30101559d.html ****************假设某图像数据A(uint8格式)********************** A = 235  200  89  20 >> double(A)                 %返回与原矩阵数值相同但类型为double的矩阵: ans = 235   200 89   20 >> im2double(A)           %返回矩阵

axis中文为“轴”之意,在matlab中用于控制坐标轴的范围和样式(颜色等). axis([XMIN XMAX YMIN YMAX]) 设置当前所绘图像的x轴和y轴的范围.axis([XMIN XMAX YMIN YMAX ZMIN ZMAX]) 设置当前所绘图像的x轴.y轴和z轴的范围. 例子: >> x = [1,2,3,4,5];>> y = [2,3,4,5,6];>> plot(x,y,'o') >> axis([0,5,0,6]); %axis