机器学习-octave使用

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 5 6)

ones(2,3) zeros(2,3) rand(2,3) % 分别生成全为1，全为0，或随机数组成的两行三列矩阵

eye(3) % 三行三列单位矩阵

A = [1 2;3 4; 5 6]

sz = size(A) % 行数列数

sz =

　　3 2

size(A,1) % 行数

ans = 3;

size(A,2) % 列数

ans = 255;

ans = 3;E

>> pwd % 当前所处路径
ans = C:\Users\Administrator

>> cd 'C:\Users\Administrator\Desktop'
>> pwd % 修改当前所处路径
ans = C:\Users\Administrator\Desktop

load x % 加载一个文件

who whos %显示当前的变量

clear x % 清除某一个变量

clear % 清除所有变量

save hello.mat I %将I 保存到文件中

>> A = [1 2;3 4;5 6] A =

1 2

3 4

5 6

>> A(3,2) ans = 6

>> A(2,:) ans =

3 4

>> A(:,2) ans =

>> A(:,2) = [8; 9; 7]

A =

1 8

3 9

5 7

>> A = [A, [100; 105; 110]]

A =

1 8 100

　 3 9 105

　 5 7 110

>> A(:) %将A中所有元素生成一个列向量

ans =

100

105

110

C = [A B] %A在左，B在右

C = 【A;B] %A在上，B在下

>> A = [1 2;3 4;5 6]

>> B = [11 12;13 14;15 16]

>> A .* B % 对应元素分别相乘

ans =

11 24

39 56

75 96

A .^ 2 % 得到一个A中每一个元素平方的矩阵

1 ./ A % 得到一个A中每一个元素取倒数的矩阵

log（A） exp(A) abs(A) A + 1 ....... % 得到一个A中每一个元素做相应运算的矩阵

>> a = [1 2 3 4]

>> max(a) ans = 4

a < 3

ans = %对每一个元素进行判断

1 1 0 0

>> max(A)

ans =

5 6

A =[1 2; 3 4; 5 6]

magic（3） %产生一个三行三列的矩阵，每一行每一列加起来相等

sum(A，1) %求每一行的和

sum(A，2) %求每一列的和

>> t = [0:0.01:0.98];
>> y1 = sin(2*pi*4*t);
>> plot(t,y1);   % 画出关于y1-t的图
>> y2 = cos(2*pi*4*t);
>> plot(t,y2);
>> hold on;   %保持y2-t
>> plot(t,y1,'r');   %红色

第二周课程笔记：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/resources/QQx8l

巴特西

机器学习-octave使用

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