Octave Tutorial（《Machine Learning》）之第五课《控制语句和方程及向量化》

Posted 2020-08-29 Flippedkiki

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 <= 5,

v(i) = 100;

I = i+1;

end;

v

 

(3)break statememts

i=1;

while true,

v(i) = 999;

I = i+1;

if I == 6,

break;

end;

end;

 

(4)if-else statements

v(1) = 2;

if v(1) == 1,

disp(‘The value is one.‘);

elseif v(1) == 2,

disp(‘The value is two.‘);

else

disp(‘The value is not one or two.‘);

end;

 

(5)Funtions

例1：桌面上有一个名为“squareAndCubeThisNumber.m”的文件，内容如下：

function [y1,y2] = squareAndCubeThisNumber(x)

 

y = x^2;

y = x^3;

 

要调用此函数，方法如下：

（1）输入pwd，查看当前文件所在路径，若不在和“squareThisNumber.m”文件的同一目录下，有两种方法进入同一目录：

1）cd /home/flipped/Desktop

2)addpath(‘ /home/flipped/Desktop‘) %Octave search path (advanced/optional)

(2)调用 squareThisNumber函数，输入如下：

quareThisNumber（5）

 

从此例还可看出，Octave不同于其他语言的一点是，函数可以返回两个及两个以上的值。

 

例2：通过少量数据集计算其成本函数

 

桌面上有一个名为“costFuctionJ.m”的文件，内容如下：

unction J = costFuctionJ(X, y, thera)

 

m = size(X,1);

predictions = X*thera;

sqrErrors = (predictions-y).^2;

 

J = 1/(2*m)*sum(sqrErrors);

 

设定 X = [1 1;1 2;1 3](第一列均为x0值，第二列为样本集x1,x2,x3的值）

y = [1;2;3](样本集中y的值)

thera = [0;1];(假设当x0为0时，y为0；x1为1时，y为1）

运行函数得结果等于0. (若设thera = [0,0],运行函数结果为2.3333.)

 

向量化 Vectorization

优点：(1)利用各种语言中经过高度优化的代数库会使你的代码运行速度更快，更有效。(2)这也意味着你可以用更少的代码实现一些功能。