今天给大家聊聊如何在Octave中安装工具包(类似matlab中的工具箱),Octave中有专门的工具包分享站点:
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
序言 标题来自一个很著名的梗,起因是知乎上一个问题:《锅炉设计转行 AI,可行吗?》,后来就延展出了很多类似的问句,什么“快递转行AI可行吗?”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。 其实知乎原文是个很严肃的问题,很多回答都详尽、切题的给出了可行的方案。AI的门槛没有很多人想象的那么高,关键在于你是满足于只是看几个概念就惊呼“人工智能将颠覆xxxx行业,xxxx人将失去工作”、“人工智能将会毁灭人类”,还是你真的打算沉下心来学一些人工智能的知识,学习用另外一种方法和视角了解这个世界。 所以本文其实也
前面学了很多的机器学习的理论知识了,但是纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
【新智元导读】机器学习入门经典读物 Python Machine Learning 的作者 Sebastian Raschka昨天在Quaro回答提问,分享技术实践和经验。Sebastian 提到,P
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候,如何将硬盘上的数据导入Octave中?如何将这些数据放入矩阵?如何将计算的结果数据保存下来?这些问题都需要解决。
经过小编上网查询,有三种方式来安装Symbolic包,前两种都是需要先安装Python环境,然后在Python中安装SymPy包,同时还需要对相应的环境变量进行设置,最后在Octave中安装Symbolic包,这两种方式都比较容易失败,尤其是对电脑小白来说。
文章目录 Octave 简介 变量 functions conditions Octave 简介 Octave是一种采用高级编程语言的主要用于数值分析的软件。Octave有助于以数值方式解决线性和非线性问题,并使用与MATLAB兼容的语言进行其他数值实验。它也可以作为面向批处理的语言使用。 Octave是以C++的标准模板库编程而成。 Octave有自己Octave语言解释器。 Octave可以动态插件扩展。 Octave的解释器可用gnuplot及Grace产生图表及打印。 变量 x = 10
阅读本篇大概需要 5 分钟。 前言 各位小伙伴如果是通过 Coursera 上吴恩达的机器学习视频来学习的话,一定听到过 Octave 的大名了,吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习,并且用了完整的一个章节「Octave and Matlab Tutorial」来讲述 Octave 的基本操作。非常实用,也很简单,推荐想使用 Octave 的同学去学习一下。 我在使用 Octave 的过程中,最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面,使用起来也很简单,一些看似很复杂的逻辑,用 Octav
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己,NumPy 在科学(Python)软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外,Java,R,C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
9.1 代价函数(Cost Function) 9.2 反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition) 9.4 实现注意点: 参数展开(Implementation Note: Unrolling Parameters) 9.5 梯度检验(Gradient Checking) 9.6 随机初始化(Random Initialization) 9.7 综合起来(Putting It Together) 9.8 自主驾驶(Autonomous Driving)
文章目录 Octave 简介 变量 functions conditions plots Octave 简介 Octave是一种采用高级编程语言的主要用于数值分析的软件。Octave有助于以数值方式解决线性和非线性问题,并使用与MATLAB兼容的语言进行其他数值实验。它也可以作为面向批处理的语言使用。 Octave是以C++的标准模板库编程而成。 Octave有自己Octave语言解释器。 Octave可以动态插件扩展。 Octave的解释器可用gnuplot及Grace产生图表及打印。 变量
工程师们可以利用Multisim提供的虚拟电子器件和仪器、仪表搭建、仿真和调试电路,从而减少电路的设计成本和研发周期。
可以说,吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人,被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前,有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢?
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中,本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
近期,来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv),用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算,还有助于提高性能。
“Octave Tutorial——For, while, if statements, and functions”
谈谈感受,很熟悉的感觉。就好像是matlab的使用,不过是得其形了。吐槽的是没有Python的接口,emmmm。日后再说
在之前的单变量线性回归问题中,我们是通过房屋的大小来作为预测房屋价格。但是我们知道了很多其他的变量,例如卧室的数量,楼层的数量,房子的年龄等。
VBS 脚本可以用在 WinCC Comfort/Advanced Runtime。
需求:点击开始计时计时,并且开始计时按钮文本编程停止计时文本,点击记录事件可以记录当前时间并显示到下面的记录时间列中。
imagemagick是强大且免费的命令行图片批量处理工具(尤其是pdf图片互相转换),常用的是它的经典convert命令(imagemagick.org->download
“Logistic Regression——Advanced optimization”。
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具,在一定程度上,它与MATLAB语法兼容。 那位要问了:为什么不直接用MATLAB呢?因为MATLAB贵啊! 数值计算 计算数值很简单,只需要输入需要的表达式就可以了: >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数: >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量: >> v = 1 + 3; >> x = v
机器学习根植于统计学,正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中,使其更加高效和智能。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据,借助于创建显示变量之间关系的图形的工具,可以对其进行分析和可视化。
MATLAB 中有些问题需要使用微积分来解决,MATLAB提供微分方程求解任何限制的程度和计算方法,并且可以很容易地绘制图形复变函数,并检查最大值,最小值和图形解决原始函数,以及其衍生的其他内容。
前面的视频中讲解了网络训练和实现的很多内容了,这个视频讲解最后一个技巧,随机初始化。
引子:本文改编著自Microsoft很久以前的一篇技术文章,虽然年代已久,但完全不过时。文章以完整的示例详细介绍了用户窗体的基本概念及常用技术,能够帮助你快速掌握用户窗体编程基础。
1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model Representation) 2.2 代价函数(Cost Function) 2.3 代价函数 - 直观理解1(Cost Function - Intuition I) 2.4 代价函数 - 直观理解2(Cost Function - Intuition II) 2.5 梯度下降(Gradient Descent) 2.6 梯度下降直观理解(Gradient Descent Intuition) 2.7 线性回归中的梯度下降(Gradient Descent For Linear Regression) 3 Linear Algebra Review 3.1 Matrices and Vectors 3.2 Addition and Scalar Multiplication 3.3 Matrix Vector Multiplication 3.4 Matrix Matrix Multiplication 3.5 Matrix Multiplication Properties 3.6 Inverse and Transpose
俗话说,“工欲善其事必先利其器”。想要高效地使用Octave,做好前期工作是相当有必要的。之前给大家介绍了如何下载、安装、加载以及卸载Octave工具包(详见:告别MATLAB,该如何用Octave呢?【Octave工具包】)。但有个问题,有的工具包安装后并不能被Octave自动使用,需要先加载才能使用。那么问题来了,要怎样才能让Octave自动识别加载相应的工具包呢?
什么是GNU Octave? Octave是一个科学应用程序,它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能,可以将结果绘制为图形,并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面,但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。[1]
“Regularization——Regularized linear regression”。
密苏里大学计算机智能信号处理: Computational Intelligence Signal Processing, University of Missouri
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 4.2 多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables) 4.3 梯度下降实践1-特征值缩放(Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling) 4.4 梯度下降实践2-学习速率(Gradient Descent in Practice II - Learning Rate) 4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 4.6 正规方程(Normal Equation) 4.7 不可逆性正规方程(Normal Equation Noninvertibility) 5 Octave/Matlab Tutorial 5.1 Basic Operations 5.2 Moving Data Around 5.3 Computing on Data 5.4 Plotting Data 5.5 Control Statements: for, while, if statement 5.6 向量化(Vectorization) 5.x 常用函数整理
GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
GNU Octave是一种高级解释语言,主要用于数值计算。它提供了线性和非线性问题的数值解,以及执行其他数值实验的能力。它还为数据可视化和操作提供了广泛的图形功能。该计划以主要作者的前教授Octave Levenspiel命名。GNU Octave 通常通过其交互式界面(CLI和GUI)使用,但它也可用于编写非交互式程序。该项目是在 1988 年左右构思的,起初它的目的是作为化学反应器设计课程的伴侣。GNU Octave 语言在很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外,还支持 C 标准库和 UNIX 系统调用和函数中已知的函数。可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容的 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ 和 Fortran 代码。
剖析第一个例子 学习《机器学习》,很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档,但碰壁的很多。究其原因,TensorFlow的文档跨度太大了,它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉,所有的文档和样例,都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow,而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯,希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档,帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路,
某个设备有很多生产工艺数据需要记录,数据可能有100~200个不等。一般会用单独一个屏幕显示趋势图。操作上的主要诉求有以下几点:
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
正如上图所见,今天给大家介绍一款高度兼容matlab程序的免费编程软件——GNU Octave,在该软件中能够执行很多基础的matlab命令,运行m脚本文件。该软件能够支持GNU/Linux,macOS,BSD,Windows等操作系统。下面以windows平台为例演示软件的安装过程:
近日,Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。
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