一．绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。...1． plot函数的基本用法 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。...2．绘制三维曲面的函数 Matlab提供了mesh函数和surf函数来绘制三维曲面图。...不同的是，meshc还在xy平面上绘制曲面在z轴方向的等高线，meshz还在xy平面上绘制曲面的底座。...fill3函数可在三维空间内绘制出填充过的多边形，常用格式为： fill3（x，y，z，c） 用x，y，z做多边形的顶点，而c指定了填充的颜色。 例520 绘制三维图形。
文章目录[隐藏] 首先：了解模型 模型类型 模型 训练 损失函数 普通形式——梯度下降 实践 写在后面 有那么一段时间不出干货了，首页都要被每周歌词霸占了，再不写一点东西都要变成咸鱼了。进入正题。...需要注意的是，这篇教程并不是来介绍感知机模型的，而是用来说明如何学习并实践一个模型的，所以对感知机的解释不会很详细。本篇教程的内容较基础，内容主要面向对机器学习有兴趣且有初步了解的人。...本篇需要读者的准备：matlab（测试模型用）、热爱机器学习的大脑（啊喂我的严肃气氛！）。...如果你还是不理解感知机适用的问题类型，那我在这里举个例子：在二维的情况下，感知机相当于在平面上划一根线，从而把平面分成两半；在三维的情况下，感知机相当于拿一把菜刀在空间里切一刀，从而把空间分为两类。...普通形式——梯度下降 这里，我们采用梯度下降法（gradient descent）的变式随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）进行极小化。
matlab流场可视化后处理 1流体中标量的可视化 1.1 云图 1.2 切片图绘制 1.3 三维等值面图绘制 2流体中矢量的可视化 2.1 箭头图或速度图 2.2 流线图 2.4 带节点的流线图...，可以参见matlab的教程： Exploring Volumes with Slice Planes利用切片平面探索三维体 1.3 三维等值面图绘制 等值面相关的常用函数有：patch、isosurface...2.1 箭头图或速度图 matlab常用的速度图函数为quiver和quiver3。 quiver为二维矢量图绘制，用法如下图所示。如果绘制箭头太密集，可以采用间隔采样的方式绘制。...对如何绘制流线或向量场感兴趣的，可以参见我的另一篇文章： 利用matlab绘制二维均匀流线和向量场（向量场彩色箭头，颜色随变量变化） 2.4 带节点的流线图 matlab中带节点的流线图函数为interpstreamspeed...此外matlab官方还有一副很酷炫的流带图，我也摘了过来： 2.6 圆锥体图 在三维向量场中以圆锥体形式绘制速度向量，由于其立体感比quiver3更好，所以更常用于三维流场。
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。...反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令...多项式乘、卷积 cool 青紫调冷色图 copper 古铜调色图 cos 余弦 cosh 双曲余弦 cot 余切 coth 双曲余切 cplxpair 复数共轭成对排列 csc 余割...odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图 odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图 odeprint 在Matlab指令窗显示结果 odeset 创建或改写 ODE选项构架参数值...peaks Matlab提供的典型三维曲面 permute 广义转置 pi （预定义变量）圆周率 pie 二维饼图 pie3 三维饼图 pink 粉红色图矩阵 pinv 伪逆 plot
下图中，左图是以原始数据绘制的代价函数轮廓图，右图为采用特征缩放（都除以最大值）后图像。左图中呈现的图像较扁，相对于使用特征缩放方法的右图，梯度下降算法需要更多次的迭代。...–较易绘制关于迭代次数的图像 –根据图像易预测所需的迭代次数 •自动化测试收敛法（比较阈值） –不易选取阈值 –代价函数近乎直线时无法确定收敛情况 对于梯度下降，一般采用多次迭代收敛法来得出最小化代价函数的参数值...下图中，左图是以原始数据绘制的代价函数轮廓图，右图为采用特征缩放（都除以最大值）后图像。左图中呈现的图像较扁，相对于使用特征缩放方法的右图，梯度下降算法需要更多次的迭代。...–较易绘制关于迭代次数的图像 –根据图像易预测所需的迭代次数 •自动化测试收敛法（比较阈值） –不易选取阈值 –代价函数近乎直线时无法确定收敛情况 对于梯度下降，一般采用多次迭代收敛法来得出最小化代价函数的参数值...我们可以通过绘制代价函数关于迭代次数的图像，可视化梯度下降的执行过程，借助直观的图形来发现代价函数趋向于多少时能趋于收敛，依据图像变化情况，确定诸如学习速率的取值，迭代次数的大小等问题。
>> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot …...… >> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot...subplot 是将多个图画到一个平面上…… 坐标系的控制 在缺省情况下MATLAB自动选择图形的横、纵坐标的比例,如果你对这个比例不满意,可以用axis命令控制,常用的有: axis([xmin xmax...matlab 出图 一、散点图 1.1.命令 plot .. 功能 线性二维图。...]) >>axis square 2.二维图形的绘制 (1)…… 安富莱 DSP 教程 UM403 STM32-V5 开发板系统篇手册 第4章 Matlab 简易使用(二)本期教程主要是讲解 Matlab
“Linear regression with one variable——Gradient descent” 01 — 视频 02 — 笔记 概述： 本视频介绍如何通过梯度下降法求线性模型代价函数的最小值...，但是要注意的是，梯度下降法可以用来求很多函数的最小值。...问题的图形化描述： 大家想一下，这不就是下图这样一个在三维空间中的面么？ ? 如果我们把自己想象成上图中凹凸不平的面上的一个小小的点。从十字叉那个点出发，我们应该往哪边走，才有可能到达最低点呢？...我们把问题进一步简化，把它看成是二维平面上的代价函数J，这个时候我们的模型就简化成只有一个参数 ?...,如下面的图，在图中涂抹的那个点，如果这个点处的导数小于0，我们知道往前走就是下降的，就继续往前直到导数为0，我们就到达了一个局部最低点。
在Matlab中，您可以使用不同的函数来绘制二维和三维云图。 方案1 二维云图：要绘制二维云图，您可以使用scatter函数。...这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图，并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。...下面是一个简单的例子，展示如何使用scatter函数绘制二维云图： % 创建示例数据 x = randn(1000, 1); % x坐标 y = randn(1000, 1); % y坐标 c =...三维云图：要绘制三维云图，您可以使用scatter3函数。这个函数与scatter函数类似，但它可以在三维空间中绘制散点图。...下面是一个简单的例子，展示如何使用surf函数绘制二维云图： % 创建示例数据 [X, Y] = meshgrid(-2:0.1:2); % 创建一个二维网格 Z = peaks(X, Y);
一．绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本并且应用最为广泛的画图函数为plot，利用它能够在二维平面上绘制出不同的曲线。...1． plot函数的基本使用方法 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和相应的y坐标，能够绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。...2．绘制三维曲面的函数 Matlab提供了mesh函数和surf函数来绘制三维曲面图。...不同的是，meshc还在xy平面上绘制曲面在z轴方向的等高线，meshz还在xy平面上绘制曲面的底座。...fill3函数可在三维空间内绘制出填充过的多边形，经常使用格式为： fill3（x，y，z，c） 用x，y，z做多边形的顶点，而c指定了填充的颜色。 例520 绘制三维图形。
二维数据曲线图 ---- 1.1 绘制二维曲线的基本函数 1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线...三维网格图的绘制 在 MATLAB 中，进行三维图形绘制时，常常需要首先创建三维网格，也就是先创建 平面图的坐标系。...三维网格图形是指在三维空间内连接相邻的数据点，形成网格。在MATLAB中绘制三维网格图的函数主要有mesh()函数、meshc()函数和meshz()函数。...在 MATLAB 中绘制三维表面图的函数为 surf()函数，其调用格式如下: surf(Z)：绘制数据 Z 的三维表面图，分别以矩阵 Z 的列下标、行下标作为三维网格图的 x 轴、y 轴的坐标，图形的颜色由矩阵...三维切片图可形象地称为“四维图”，可以在三维空间内表达第四维的信息，用颜色来标识第四维数据的大小。
已知离散点上的数据集，即已知在点集X上对应的函数值Y，构造一个解析函数（其图形为一曲线）通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。...MATLAB命令：yi=interp1(X, Y, xi, method) 该命令用指定的算法找出一个一元函数，然后以给出xi处的值。...，MATLAB使用外推的方法计算数值。...中使用的三次多项式插值 %绘制图像对比 % subplot是将多个图画到一个平面上的工具。...其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。
用数学语言定义： 每个偏导数表示切平面上的一个方向。 切平面上偏导数的方向。 偏导数的值是特殊切线的斜率。最陡的方向根据梯度确定，定义为： 注意，梯度是参数空间中的方向。...可以轻松在二维平面中绘制出梯度，如下图所示： f(x,y)的梯度。 综上所述，发现峰值的算法现在成为： 这就是所谓的梯度上升（gradient ascent）。...这个方向就是之前提过的梯度，点积可以写作： 式中的 |.| 表示向量长度，α是两向量间的夹角（这在任意维数上都是成立的，不只是二维）。显而易见，当 cosα=1，即 α=0 时，表达式取最大值。...另一个关于梯度下降的问题是要确定全局最优值或与之接近的局部最优值。看前面的例子，梯度下降通常会陷入局部最优值。...考虑到固有的局限性，我们最多只能在三个维度上进行观察和思考。但为了了解神经网络中的损失函数，可以采取一些技巧。
= 'traingdm'; % 动量梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingdx'; %...变学习率动量梯度下降算法 % (大型网络的首选算法) % net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小 % 共轭梯度算法 % net.trainFcn...parcorr(errors);%绘制偏相关图 运行之后的，结果如下： BP神经网络的结果分析图 训练数据的梯度和均方误差之间的关系图 验证数据的梯度与学习次数 残差的正态的检验图（Q-Q图）...traingd – 梯度下降反向传播。 traingda – 具有自适应LR的反向传播梯度下降。 traingdm – 与动量梯度下降。...plotresponse – 动态网络图的时间序列响应。 plotroc – 绘制受试者工作特征。 plotsomhits – 小区自组织图来样打。
每个偏导数表示切平面上的一个方向。 ? 切平面上偏导数的方向。 偏导数的值是特殊切线的斜率。最陡的方向根据梯度确定，定义为： ? 注意，梯度是参数空间中的方向。...可以轻松在二维平面中绘制出梯度，如下图所示： ? f(x,y)的梯度。 综上所述，发现峰值的算法现在成为： ? 这就是所谓的梯度上升（gradient ascent）。...在真实世界中有数百万个数据点 N，更别说参数 m 的数量了。所以，一共有数百万项，因此要计算数百万个导数来求最小值。那么在实践中该如何解决这一问题？ 随机梯度下降 要用梯度下降，得先计算： ?...另一个关于梯度下降的问题是要确定全局最优值或与之接近的局部最优值。看前面的例子，梯度下降通常会陷入局部最优值。...考虑到固有的局限性，我们最多只能在三个维度上进行观察和思考。但为了了解神经网络中的损失函数，可以采取一些技巧。
体素难以生成高质量的体素，因为他们是在三维空间有规律地进行采样，并且记忆效率比较低。点云存在纹理和照明难以应用的问题，因为点云没有表面。...3.通过梯度下降编辑图像：利用可微特征提取器和损失函数，通过反向传播和梯度下降，可以生成损失最小的图像，DeepDream就是这样一个例子。...在向后传递的过程中，首先检查是否绘制了交叉点Iij、Iaij和Ibij，如果它们被不包括Vi的表面遮挡，则不流动梯度。 4.纹理：纹理可以映射到面上。...同时使用正则化器来降低噪声，设P表示图像R中所有相邻像素对的一组颜色： ? 3D DeepDream：设f(x)为输出图像x特征图的函数。...对于2D图像来说，通过从x=x0开始的梯度下降最小化-|f(x)| 2F来实现图像x0的DeepDream。
使用梯度下降法来处理多元线性回归问题 46.png 执行偏导数之后如下： 47.png 梯度下降法的应用实例——特征缩放的方法 特征缩放前后，相对应的代价函数的图形也会随之不同。...也会有一些情况，就是如果学习率α过大，也有可能会出现收敛缓慢，但是代价函数T(θ)并不会在每次迭代之后都下降。但是通常情况下，通常绘制T(θ)随迭代步数变化的曲线。...在之前优质使用的方法——梯度下降法中，为了得到最小化代价函数T(θ)，会使用迭代算法。通过梯度下降的多次迭代来收敛到全局最小值。...我们所要做的是在数据集中，加入一列来对应额外的特征变量x_0，取值永远都是1。 接下来就是构建一个矩阵X（m*（n+1）维矩阵），矩阵X包括了训练样本中的所有数据，也构建一个向量y（m维向量）。...MATLAB中，具体的实现方式如下： Pinv(X’*X)*X’*y 使用了正规方程，那我们直接不用特征缩放的方法。
1 梯度 1.1 定义 梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。 关于梯度的更多介绍请看：如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？...1.2 计算 一个标量函数φ的梯度记为： ? 在三维直角坐标系中表示为： ? 1.3 范例 ?...要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...注意每次迭代的γ可以改变。 下面的这张图片展示了这一过程，这里假设F定义在平面上，并且函数图像是一个碗形。蓝色的曲线是等高线，即函数F为常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向。...（一点处的梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达碗底，即函数F值最小的点。 ? 2.4 实例 梯度下降法处理一些复杂的非线性函数会出现问题，例如Rosenbrock函数 ?
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