我正在编写我从课程(MATLAB)中学到的关于线性回归的代码。有一个类似的帖子,我发现了,但我似乎不能理解一切。也许是因为我在机器学习方面的基础有些薄弱。
我面临的问题是,对于某些数据.梯度下降(GD)和封闭形式解(CFS)都给出了相同的假设线。但是,在一个特定的数据集上,结果是不同的。我读过一些关于,如果数据是奇异的,那么结果应该是一样的。然而,我不知道如何检查我的数据是否是单数。
我将尽我所能来说明:
1)首先,给出了语言中的MATLAB代码。对于给定的数据集,在GD和CFS都给出类似结果的情况下,一切都很好。
数据集
X Y
2.06587460000
嗨,我正试图解出以下类型的线性系统:
A*x=b,
where A is the coefficient matrix,
x is the vectors of unknowns and
b is the vector of solution.
系数矩阵(A)是n乘n稀疏矩阵,对角线上为偶数零.为了更准确地解决这个问题,我在Matlab中使用了一种迭代方法
这个系数矩阵(A)有一个
det(A)=-4.1548e-05 and a rcond(A)= 1.1331e-04.
因此,矩阵是病态的。我首先尝试执行缩放,结果如下:
det(A)= -1.2612e+135 but the
我在matlab中有一个Nx3矩阵,我想用它制作一个三维条形图,其中X和Y轴由矩阵的第一列和第二列的值决定,每个条形的高度是矩阵中的第三列,条形的数量由N决定。
换句话说,如果"data“是矩阵,那么:
data(:, 1) % values of X-axis
data(:, 2) % values of Y-axis
data(:, 3) % values of each Z-axis bar
每个1:length(data)都应该有一个条形
我如何在MATLAB中做到这一点?
其次,作为它的变体,我如何做同样的事情,但这次直方图将条形图划分为每个X,Y,Z维的N个柱状图?也就是说
我试图将输入矩阵的大小增加10^3,并发现Matlab的saveas命令不再适用于我当前的设置
saveas(imgRGB, filenamePng)
错误
217 saveas(imgRGB, filenamePng);
Error using saveas (line 58)
Invalid handle.
Error in masi (line 217)
saveas(imgRGB, filenamePng);
function saveas( h, name, format )
↑
Error: Function definitions are not perm
我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如,假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵,那么在MATLAB/Octave中,我使用的代码将是:
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么?我认为可能会做我想做的事情,但我不确定如何让它只删除目标行,因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵,它将删除最后两行和最后两列。
在MATLAB中有没有一种方法可以将两个向量组合在一起,从而:
mat = zeros(length(C),length(S));
for j=1:length(C)
mat(j,:)=C(j)*S;
end
使用标准的MATLAB语法,如下所示:
mat = C * S(1:length(S))
这给出了一个“内部矩阵维数必须一致的错误”,因为它正在尝试进行正常的矩阵运算。这不是一个标准的线性代数运算,所以我不确定如何在MATLAB中正确地表达它,但它似乎不需要循环就可以实现,这在MATLAB中太慢了。
我试图用下列运动方程计算阻尼结构的特征值λ(λ):
(M+λC + K) x =<code>E 210</code>,
其中M、C和K是稀疏矩阵。使用MATLAB的polyeig函数工作,但我想去更大的系统,并利用我的矩阵稀疏性。利用状态空间线性化得到了广义特征值问题如下:
(A -λB) z = ,
使用
A = K,;,-M<code>E 235</code>,
B = -C,-M;-M,<code>e 245</code>,
z = x;λx
用MATLAB的eigs函数解决这个问题:
lambda = eigs(A
使用Matlab Profiler,我发现这行代码造成了一个很大的瓶颈,减慢了我的程序。w、x、y、z都是包含相同维度(A X B X C)的3D矩阵,其中A不等于B,也不等于C。有没有办法优化这行代码,使其运行得更快?
dt = .5;
for t = 1: tstop
w(:,:,t+1)= sum( dt*(x(:,:,t:-1:1).*(y(:,:,1:t) - .002).*z(:,:,1:t)),3);
end
我想使用Matlab跟踪属于某个矩阵的特定特征值。假设我们有一个矩阵A= A(x),我想看看当我在循环中移动x时,A的特定特征值发生了什么变化。
问题是,当使用Matlab eig函数时,特征值似乎没有‘一致’放在输出向量中。我已经创建了一个问题的示例
clc
clear all
close all
xMin = 0;
xMax = 100;
Nx = 1001; % changed from 101 to 1001 to highlight 'continuous' eigenvalues
xRange = linspace(xMin, xMax, Nx);
for ix