接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象，所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制，例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值，每个图形对象都对应一个唯一的句柄值，它就像一个指针，与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。 利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的”回归“一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值
软件环境：MATLAB2013a 一、多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的误差平方和最小。 在MATLAB中，利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示，polyfit的一般调用格式为：P = polyfit(x,y,n)。其中x为自变量，y为因变量，n为多项式阶数。 polyval的输入可以是标量或矩阵，调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = polyval(p
神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义：输入单元接受外部给的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐含单元处在输入和输出单元之间，从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外，神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。
机器学习的实现路线充满了反复试验。在这个领域，新手工程师和科学家将不断调整他们的算法和模型。此过程中会出现挑战，尤其是在数据处理和确定最优模型的时候。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
因为种种原因，使用MATLAB绘图时，可能会导致等值线出现锯齿，这样画出来的图就会显得不美观。本文就介绍一下，如何平滑等值线。
MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间，函数名以stat四个字符结尾的函数用来计算常见分布的期望和方差，函数名以like四个字符结尾的函数用来计算常见分布的负对数似然函数值。
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
最近我们被客户要求撰写关于波动率的研究报告。 波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
本文讲如何使用 matlab 画图。 本文包括：折线图的 x轴和y轴、标题、图例 柱状图填充图案
MATLAB作为一款专业的数学软件，被广泛应用于科学、工程和技术领域中。本文将以举例方式来介绍其特色功能和使用方法。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)
plotyy 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plotyy.html ( 过时了 , 这里简单介绍下 , 官方推荐使用 yyaxis 函数 )
人们关心的试验结果称为指标，试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子，因素所处的状态称为水平
此种方法比较原始，适合于即时数据，原理是先画上一帧，接着保留原始图像，追加下一幀图像，此种方式比较繁琐，涉及画图细节，并且没有完整并连续的Line对象数据。此种方法需要注意的地方是，若想生成连续的线图，则每次plot至少两个点，原理大家都应该理解，两点一线嘛！如果想每次一个点增量式的画图，则线型选择’.’。
测试环境： python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm；
假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）
最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV、GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
首先声明，这篇文章的内容并不全是本人的原创内容，凡是引用了别人的博客或者文章的地方，我都会标注出来，以便大家阅读原文。
灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
在地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中，我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
MATLAB是一款强大的数学计算软件，Simulink则是一种基于模型的多域仿真平台，常用于工程和科学领域中的系统设计、控制设计和信号处理等方面。MATLAB和Simulink都是MathWorks公司的产品，因此二者之间可以实现数据交互，具有以下几个重要的原因：
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB®[1] 图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。
在之前的一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。
本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
如果有一个包含10名学生的教室，这些学生获得的分数的百分比是75，58，90，87，50，85，92，75，60和95，使用这个数据，我们将绘制条形图。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
在本专栏的第十三篇博文数学建模学习笔记（十三）神经网络——中：matlab程序实现记录过如何在matlab用代码进行神经网络的训练。 本篇内容将记录如何使用Neural Net Fitting工具箱，做神经网络预测时更为简便。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。 感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
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