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

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Octave Tutorial(《Machine Learning》)之第五课《控制语句和方程及向量化》相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

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。

 

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。

以上是关于Octave Tutorial(《Machine Learning》)之第五课《控制语句和方程及向量化》的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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