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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 =
2
4
6
>> 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 =
1
3
5
8
9
7
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
机器学习-octave使用