假设我们只有一个训练样本 (x,y) ，则公式步骤如下： 2.3 反向传播 在BP算法中我们首先要计算 \delta_{j}^{(l)} ,它表示第 l 层的第 j 个神经元的误差，注意和前向传播不同的是...编程实现 3.1 矩阵向量化 回忆前面的Logistic回归的实现方法，我们利用了一个MATLAB中内置的优化算法 fminunc 来实现自动计算梯度，函数参数如下： function [jVal, gradient...但问题是，这里无论输入还是输出 \theta ，以及代价函数的 gradient 都是一个一维的列向量，而在神经网络中，这些参数都是一个个矩阵，所以我们首先需要进行矩阵的展开。...假设我们有一个三层的神经网络模型，其中第一层神经元个数 s_1 = 10 ， s_2 = 10 ， s_3 = 1 ，则有： 在MATLAB中可以用 (:) 的方法将一个矩阵展开成一个向量，具体可以见...3.3 随机初始化 在线性回归中我们可以将参数初始为0，但是在神经网络中不行，因为如果初始化为0，则最后无论如何进行，最终的参数都是相同的，所以我们需要用一种更加科学的方式进行参数初始化，代码如下： If
atand( ) 反正切（返回度数） mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得..., 还可以用cat(2,A,B) repmat(M,v,h) 将矩阵M在垂直方向上聚合v次，在水平方向上聚合h次 blkdiag（A，B） 以A，和B为块创建块对角矩阵 length ...如果A是m×n的矩阵，当m＝n时可以找到唯一解，mn，超定系统，至少找到一组解。...4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的，其具体操作函数如下： conv 多项式的乘法 deconv 多项式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余数...（,））求f在 x1和x2之间的最小值。
proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。 那么，什么是向量化的计算呢？简单来说，就是用一条语句来操作一个矩阵或者向量，而不是用循环来操作每一个元素。...例如，sum函数可以计算一个矩阵或向量的和，它的参数是一个矩阵或向量；mean函数可以计算一个矩阵或向量的均值，它的参数也是一个矩阵或向量；inv函数可以计算一个方阵的逆，它的参数是一个方阵。...proc iml的索引从1开始，而matlab的索引从0开始。这意味着在proc iml中，第一个元素的位置是1，而在matlab中，第一个元素的位置是0³。...proc iml支持SAS日期、时间和日期时间值，而matlab不支持这些值。在proc iml中，你可以用SAS函数来处理日期和时间相关的计算，比如intck、intnx、datepart等。...matlab也可以进行统计模拟，但是需要用循环或者其他函数来实现。 总之，proc iml和matlab都是强大的矩阵语言，它们各有优势和局限。你可以根据你的需求和喜好来选择使用哪一个。
Matlab 使用经验分享 大家好！最近有很多朋友询问我关于 Matlab 的使用，于是我决定写一篇博客来分享一下我的经验。对于数学和编程爱好者来说，Matlab 是一个非常有用的工具。...我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么，为什么 Matlab 这么受欢迎呢？...为什么选择 Matlab？ 由于 Maltab 编程方便，有大量内部函数和工具箱可以使用，作图也十分方便，因此在 数学实验和数学建模竞赛中，我们就常使用 Matlab 作为我们的编程工具。...实部 舍入函数及其它数值函数 fix: – 向 0 舍入 floor: 向负无穷舍入 ceil: – 向正无穷舍入 sign(x): -符号函数 min(x): 向量 x 的元素的最小值 max(x)...: 向量 x 的元素连乘积 cumsum(x): 向量 x 的累计元素总和 矩阵常见计算 矩阵输入 矩阵输入最简单的方法是把矩阵的元素直接排列在方括号中。
正如引言中所讲，并不是所有的matlab矢量化函数对程序运行效率都是提高的，有时候该用循环还是要乖乖用循环，不能一味地追求矢量化。...今天小编通过实例给大家展示所谓的向量化函数与for循环之间的运行效率对比(注：这里的效率指的是完成同样的工作所花时间的多少，所花时间越少效率越高，反之越低)。...一、arrayfun函数 函数功能：将函数应用于数组的每个元素 与for循环效率对比： M = 4000; N = 500; x = randn(M, N); tic T1 = ones(M, N...(@fun, x); tarr = toc % fun函数 function y = fun(x) y = 0.5*x.^2 + cos(x) - 1; 在小编电脑上运行结果为：tfor=0.1713；...通过上面示例对比不难发现，arrayfun和cellfun目前的运行效率是低于同等情况下的for循环，structfun的运行效率要高于同等情况下的for循环，而spfun与for循环的差异不太大，因此也建议大家程序中少用
我来给一个超级大杀器 在命令行敲入 dbstop if error 如果运行出现错误，matlab会自动停在出错的那行，并且保存所有相关变量。再也不用设断点了有没有！！！...其实也很简单，就是sound函数，能发出声音，可以在程序跑完的时候来两下。因为我的一个项目需要反复跑程序调参数，程序跑一次从10分钟到几小时不等都有可能。...另外windows的命令框里也可以shutdown（可能就是从那里来的），不过估计很少有人用。 1. 关于向量化 大家都知道，如果用一个函数对一个矩阵中的每一个元素进行求值，那么就要用到 .*, ..../A(l2); 值得说一说的是第二种和第三种。arrayfun只是比用for更加简洁，速度上没有太大差别。但是，用逻辑矩阵的话，就比前两种快10倍。逻辑矩阵是向量化的利器。...比如说1中的向量化 function r = fmat2(x) if x > 0 r = x.^2; else r = 1.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。...atand( ) 反正切（返回度数） mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。...4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的，其具体操作函数如下： conv 多项式的乘法 deconv 多项式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余数 poly 求多项式的系数...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...五、图像绘制： 1、基本绘图函数 plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴 plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴 fplot 在制定区间绘制某函数的图像。
%% 输出和输入函数(disp 和 input) % disp函数 % matlab中disp()就是屏幕输出函数，类似于c语言中的printf（）函数 disp('你好，世界') a = [1,2,3...; %按行求和(得到一个列向量） a = sum(E,2) % a=sum(x(:));%对整个矩阵求和 a = sum(sum(E)) a = sum(E(:)) %% 基础：matlab中如何提取矩阵中指定位置的元素...A = [1,2,3;4,5,6] B = repmat(A,2,1) B = repmat(A,3,2) %% Matlab中矩阵的运算 % MATLAB在矩阵的运算中，“*”号和“/”号代表矩阵之间的乘法与除法...2 A / 2 A ./ 2 % 每个元素同时乘方时只能用 .^ A = [1,2;3,4] A .^ 2 A ^ 2 A * A %% Matlab中求特征值和特征向量 % 在Matlab中...若X是一个矩阵（二维，有行和列），索引该如何返回呢？
mpmath简介 在现代科学研究和工程计算中，高精度的数学运算是不可或缺的。无论是进行复杂的数值分析，还是求解微分方程，都需要强大的工具来处理数学问题。...mpmath是一个用于任意精度浮点数算术和各种数学函数的Python库。它提供了一个与MATLAB类似的数学环境，可以进行精确的数学运算，包括但不限于特殊函数、微积分、线性代数、数值分析等。...2、复数支持：库中包含了复数的全面支持，可以进行复数的四则运算、幂运算等。 3、微积分：支持不定积分、定积分、极限、微分和泰勒级数展开等微积分运算。...4、线性代数：可以处理矩阵运算，包括矩阵的乘法、求逆、特征值和特征向量等。 5、数值分析：提供了傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换等数值分析工具。...提供了许多特殊函数的实现，如Gamma函数、Bessel函数等，具体关于这个函数的相关信息，大家可以去百度看看，这里我们计算了Gamma函数和Bessel函数的值。
所以，竞争型神经网络具有对输入向量进行学习分类的能力。 在MATLAB工具箱中，learnk函数可以实现Kohonen学习规则。...这一过程的实现需要用到神经元输出向量的平均值，它等价于每个神经元输出为1的百分比，显然，经常获胜的神经元，其输出为1的百分比要大。 在MATLAB工具箱中，learncon函数用于进行阈值的修正。...（4）在matlab神经网络工具箱中，以函数trainr进行竞争型神农架网络的训练，用户只能限定训练的最长时间或训练的最大次数，以此终止训练，但终止训练时网络的分类性能究竟如何，没有明确的评判指标。...在二维输入平面上表示的中心向量分布称为Voronoi图，如下图所示，前面介绍的胜者为王的学习规则以及SOFM竞争学习算法都是一种向量量化算法，能用少量聚类中心表示原始数据，从起到数据压缩作用。...7.3.2双向CPN网 将CPN网的输入层和输出层各自分为两组，如下图所示。双向CPN网的优点是可以同时学习两个函数，例如：Y＝f （X）；X′＝f （Y′） ?
向量化 在之前，我对向量化的方法一直局限在两个点， 第一种是常规方法的one-hot-encoding的方法，常见的比如tf-idf生成的0-1的稀疏矩阵来代表原文本： ?...这种方法（这边以CBOW为例子）都是初始一个固定长度的随机向量作为每个单词的向量，制定一个目标词的向量，以上下文词向量的sum结果作为input进行前向传递，使得传递的结果和目标词向量尽可能一致，以修正初始的随机向量...通过我们已有的文章内容，去是的这个损失函数最小，这就变成了一个机器学习的方法了，相比较暴力的前馈传递，这也高快速和高效的多。...但是依然存在问题：在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息。...在模型的过程中，上面的第一步，都是一样的，在第二、三步有所差异： 2、在第二步中，我们除了要构造出一个3-grams的sparse matrix也需要构造出一个朴素的sparse matrix 1#
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MATLAB画图——基础篇 在MATLAB使用的过程中，学会画图是一项必要的技能。...在这里，我总结了部分简单的画图函数，同时附上代码（本文中的程序为了方便给出的数据都很简单，大家可以自己去尝试其他数据）。这对刚刚开始接触MATLAB的小白来说，我认为还是很有帮助的。...group：若y为n*m矩阵，则bar显示n组，每组m个条形图 stack：对矩阵的每一个行向量显示在一个条形中，条形的高度为该行向量中的分量和，其中同一条形中的每个向量用不同的颜色显示出来，从而可以显示每个向量中的分布...(u,v)——v为mn矩阵，绘出在范围x=1：n，y=1：m的坐标系中由u和v定义的向量 quiver(x,y,u,v)——x为n维向量，y为m维向量。...【MATLAB】MATLAB 可视化之极坐标图 4.MATLAB 画图，对数坐标轴 5.数学建模之MATLAB画图汇总 6.Matlab绘图方法整理(超完整版) 7.如何使用Matlab绘制各类特殊图形
MATLAB：统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能 MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发...答题不易，采纳后可发m文件代码。敬请谅解。 在matlab中如何表示方便调用的分段函数，可以这样来做。...原发布者:bitian216 f(x)的定义如下: 1、写一个函数文件f(x)实现该函数,要求参数x可以是向量;2、作出该函数的图形;3、求出f(x)的零点与最值.解:(1)、编写M函数文件functiony...=0.05且r又T=273(r>0.2) 故C=273 so T=273(r>=0.05且r 如何在Matlab中输入分段函数?..._ ： 画分段曲线或曲面,我一般都是用逻辑表达式(比较简洁),而不是if编程,如下:x=-50:50; y=-50:50; [x,y]=meshgrid(x,y); z=(x<0&y<0).*(1.7*
用C++（或者C）语言操作MATLAB，有三种途径： MEX文件 在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。...MAT文件应用程序 MAT文件是MATLAB专用的用于保存数据至磁盘和向MATLAB导入、从MATLAB导出数据的数据文件格式。...(复)双精度矩阵： MATLAB中最常用的数据类型便是（复）双精度、非稀疏矩阵，这些矩阵的元素都是双精度（double）的，矩阵的尺寸为m×n，其中m是总行数，m是总列数。...矩阵数据实际存放在两个双精度向量中——一个向量存放的是数据的实部，另一个向量存放的是数据的虚部。...如果nnz小于nzmax，可以继续向矩阵中添加非零项而无需分配额外的存储空间< 4、主要函数举例: ·MATFile *matOpen(const char *filename, const char
向量化 在之前，我对向量化的方法一直局限在两个点， 第一种是常规方法的one-hot-encoding的方法，常见的比如tf-idf生成的0-1的稀疏矩阵来代表原文本： ?...这种方法（这边以CBOW为例子）都是初始一个固定长度的随机向量作为每个单词的向量，制定一个目标词的向量，以上下文词向量的sum结果作为input进行前向传递，使得传递的结果和目标词向量尽可能一致，以修正初始的随机向量...通过我们已有的文章内容，去是的这个损失函数最小，这就变成了一个机器学习的方法了，相比较暴力的前馈传递，这也高快速和高效的多。...但是依然存在问题：在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息。...在模型的过程中，上面的第一步，都是一样的，在第二、三步有所差异： 2.在第二步中，我们除了要构造出一个3-grams的sparse matrix也需要构造出一个朴素的sparse matrix # 朴素结果
1、能用矩阵计算的就用矩阵计算，不能用矩阵计算的想方设法也要往矩阵计算上靠。 2、少用循环，尤其是避免多重循环嵌套，尽量用向量化的运算来代替循环操作。...5、定义循环变量时，尽量不要使用i和j，因为i和j是matlab预留的虚数单位。 6、在m文件前面使用clear，close，clc等命令可以释放内存、清理窗口。...15、在命令窗口输入edit或open+函数名可以快速打开m文件。 16、元胞数组可以存储不同类型和大小的数据。 17、使用单精度 single替代双精度 double可以节约内存开销。...27、常用向量化函数 —— accumarray、arrayfun 、bsxfun 、cellfun 、spfun 、structfun等。...29、关于matlab中矩阵大小的计算函数，length函数计算矩阵最大维的大小；size函数计算各维的大小；numel函数计算矩阵中元素的总个数，如numel(A(:))。
hθx=θTx，则得到同时更新参数的向量化(Vectorization)实现： θ=θ−α1m(XT(Xθ−y)) (undefined) X: 训练集数据，m×(n+1) 维矩阵（包含基本特征 x0...hθx=θTx，则得到同时更新参数的向量化(Vectorization)实现： θ=θ−α1m(XT(Xθ−y)) (undefined) X: 训练集数据，m×(n+1) 维矩阵（包含基本特征 x0...正规方程法，即令 ∂∂θjJθj=0 ，通过解析函数的方式直接计算得出参数向量的值 θ=XTX−1XTy ，Octave/Matlab 代码： theta = inv(X'*X)*X'*y。...X−1: 矩阵 X 的逆，在 Octave 中，inv 函数用于计算矩阵的逆，类似的还有 pinv 函数。...这种情况下，如果还想使用正规方程法，在Octave中，可以选用 pinv 函数，pinv 区别于 inv，pinv 函数被称为伪逆函数，在矩阵不可逆的时候，使用这个函数仍可正确地计算出 θ 的值。
还有如何一次 matlab中for循环如何改为sum求和 sum(u1(1:N-1))再问：好像不是你这样的，每一步的累加都有ss(i)参与。...LZ的情况大家都不清楚 matlab 求和函数 sum(T(:)-X(:,5)) matlab中函数求和 设a符号变量,symsa； matlab矩阵 行列求和 spl(1,:)表示矩阵的第一行,spl...;n=100;fori=1:ns1(i)=pi^(2*i)/m(i);endS=sum(s1 在matlab的一个循环中,对一个向量中的每个元素平方求平方,再求和,然后再开方, 试试norm(aa),这应该是最快的了....求向量模长嘛.可以用profile分析一下,这种built-in函数一般是很快的.再问：谢谢，我试下 matlab 求和有错误 循环语句里面求和起码得：f1=f1+K_n*evecs(:,i);吧,你最好把前面程序也贴出来...matlab求和问题, sum1=0;fori=0:M-1sum1=sum1+x(n-i);endsum1=sum1/M;S(n)=X(n)-sum1; matlab级数求和问题 应该是A(j)再问：
%程序2，矩阵元素向量化 clear all clc tic x=1:0.01:11; y=log10(x) toc 结果： ?...以上这两个代码只是分别对x进行循环累加以及直接向量化赋值给x，但是得到的运行速度却相差如此之大，当然这也是因为我把结果打印在了命令行窗口中，不然第一种的速度也还会快很多，那样的说服力显然没有这个强了，所以...预分配内存的方法，本处代码使用的是zeros函数，将x的所有元素都赋值为0，这样节约了重新分配内存的时间，从而提高程序的效率，除了这个函数以外，还有cell函数也可以，不过这两个分别用于对数值数组和单元数组进行内存分配...其他方法 这部分的方法都是比较好理解的，在平常编程前，记住这些要点，然后编写的时候应用上，可以简单有效的对程序进行优化。...3）合理使用逻辑运算符 4）避免重载MATLAB中的内置函数和操作符 5）通常情况下，函数的运行效率要高于脚本文件 6）load和save函数效率要高于文件写和读取的操作 7）多重循环的时候，可以在外运行循环次数少的
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