1.求解1/(1+cos(x))^2的不定积分. 在和学生讨论一道物理竞赛题的时候,出现了这个函数的积分求解需求.查积分表也可写出答案.但是可以使用octave的符号运算工具箱来做. syms x; y = 1/(1+cos(x))^2; int(y) 既可以得到结果: ans = (sym) 3/x\ /x\ tan |-| tan|-| \2/ \2/ ------- + ------ 6 2 octave中的符号工具箱实际上是调用了sympy的核心库.所以看自来结果有符号艺术的感觉. 2.

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/50103503 推荐一个deep learning绝佳的入门资料 * UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)教程 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B 故意把链接地址也写出来,方便看到来源,嘿嘿. 资料写得相当赞,还有中文版.看懂

1.求解常微分方程的步骤: from sympy import * init_printing() #定义符号常量x 与 f(x) g(x).这里的f g还可以用其他字母替换,用于表示函数 x = Symbol('x') f, g = symbols('f g', cls=Function) #用diffeq代表微分方程: f''(x) − 2f'(x) + f(x) = sin(x) diffeq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), si

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------

<果壳中的C# C# 5.0 权威指南> ========== ========== ==========[作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari[译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川[出版] 中国水利水电出版社[版次] 2013年08月 第1版[印次] 2013年08月 第1次 印刷[定价] 118.00元========== ========== ========== [前言] C# 5.0 是微软旗舰编程语言的第4次重大升级. C# 5.

参考:http://octave.1599824.n4.nabble.com/Mac-OS-X-Mountain-Lion-Octave-can-not-execute-sombrero-td4643502.html Octave版本:3.4.0 Mac版本:10.8.5 前提:装好了X11 It works perfectly on 10.8 and the solution is pretty simple. The problem is in gnuplot. Instead of usi

1. Installer  Download octave4.0 gnuplot 5.0.4 2. Installation (1) Octave 安装Octave时提示发现系统装有Win8,继续安装可能导致启动失败.选择继续安装. support页面 documentation how to install Octave Forge Packages Start Octave and then open the build_packages.m file found in the src fo

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========

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

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度

Octave是一门比较 简单.原始 的语言.从某方面来说和 shell 语言类似,只不过,shell语言主要用于 操作系统管理方面,而Octave侧重于科学计算方面. 语言本身没有提供或者说很简单的 代码 组织.管理.库.如果要使用别人实现的功能,或者说别人实现的库,只能通过把别人写好的octave文件放到已经设定的查找路径上,或者通过 addpath 来添加查找路径.这个查找路径的概念类似于 shell 语言命令查找路径的概念. 怎么利用别人实现的库呢? 通过实现函数的方式,然后调用函数.看到

第五课 控制语句和方程 For,while,if statements and functions (1)For loop v=zeros(10,1) %initial vectors for i=1:10, %Assign for the vectors v(i) = 2^i; end; v (%You can also do that: indices=1:10; for i=indices, v(i)=2^i; end; v ) (2)whileloop I = 1; while I <=

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: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

开发环境: 操作系统:windows 7 IDE:Microsoft Visual Studio Professional 2015 SWIG: 3.0.12 swig的介绍 详细介绍可看官网,一下贴出官网上的原话: SWIG is a software development tool that connects programs written in C and C++ with a variety of high-level programming languages. SWIG is u

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

Octave 是 GNU Radio 的最流行的分析工具,因此 GNU Radio 软件包也包含它自身的一组脚本用于读取和语法分析输出.本文介绍如何使用 Octave 分析 GNU Radio 产生的数据, 并解决"error: 'read_complex_binary' undefined"这类错误信息! 1. 安装Octave 在 Ubuntu 下使用如下命令安装 Octave $ sudo apt-get install octave 为了可以使用 GNURadio 的 Octa