hold on 在原来的图片上继续绘制 添加标签 将数据显示在不同的图片上 分割图像subplot(a, b, c), a,b 将图像分割为a * b 的图像，c控制使用第几个图像 调整坐标轴的范围axis() 具体可以看 help axis clf 清除图像 可视化矩阵 imagesc(A) co ...
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2019-08-16 13:22:40
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size()返回矩阵的大小 返回A的列数 返回v的最大维数 返回A的最大维数（A 3*2） 文件处理 octave的安装路径 ls显示当前目录下的文件结构 cd进入路径 加载数据 who显示定义的所有变量 whos显示更详细的信息 clear删除变量 将priceY的前10个数据赋值给v 将数据存储 ...
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2019-08-15 19:31:20
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在使用梯度下降法进行过程中，为了减少可能进行局部最小采用的代价函数变化情况（二分类）： 除梯度下降法的其它方案：更有效但是更复杂。 使用Octave运行，自定义好代价函数并让其返回代价函数公式和代价函数每个梯度，自定义options，自定义初始化Theta，使用函数fminunc进行计算。 得到最终 ...
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2019-05-02 18:48:39
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1、如果不想用actave:1>，可以使用SP1（'>> '）可以改变红色输出以>>表示 2、利用Octave绘制直方图： 5、添加路径 addpath（''）搜索函数时即便不在当前目录，添加其他路径后，会搜索其路径。 6、可视化矩阵命令imagesc(),在用colorbar显示不同颜色的梯度，c ...
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2019-03-17 22:59:28
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uhd_find_devices: 能够打印输出连接至 PC 的 USRP 设备基本信息。 uhd_usrp_probe: 能够打印输出连接至 PC 的 USRP 设备详细信息。 uhd_rx_cfile: 一个基于 GNU Radio 的 Python 程序,能够将USRP 接收到的信号采样后的数 ...
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2019-02-19 21:12:22
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Part 1 基本操作 本节主要介绍关于Octave的基本操作在Octave中可以进行基本的算术运算，逻辑运算，操作如图所示，简单方便，其中%用于注释的作用。注：在Matlab中，符号使用完全相同。 使用ps1('>> ');可以改变提示符的样子，注意这个地方有分号。可以直接在命令行中给变量赋值，加 ...
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2019-01-05 19:44:57
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对于机器学习有兴趣，不少人应该会先从 Andrew Ng ( 吴恩达 ) 的机器学习课程开始，但是吴恩达的课程是使用 octave 这个工具当作练习。这个 github 项目包含使用 Python 实现流行机器学习算法的范例，并解释了其背后的 数学原理。 每个算法都有交互式的 Jupyter Not ...
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2018-12-28 19:27:31
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变量 变量赋值 a = 3 % 输出a = 3 a = 4; % 添加了“;”不会输出， %为注释符号 变量打印 a = pi % 输出a = 3.1416 disp(a) % 输出 3.1416 % disp为打印函数 disp(sprintf('2 decimals: %0.2f',a)) % ...
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2018-12-26 20:15:47
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有了线性方程以及他的代价函数： 然后我们的目标就是通过调整 theta0, theta1 最小化 J 的值。 那么梯度下降算法的公式如下： alpha 是学习率，后面是对J和theta求偏导，以便得到这个点斜率，如果斜率为正就逐渐缩小theta，这样就逐步的调整到适合的theta 在Octave中表 ...
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2018-11-29 11:10:01
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此处使用Octave来实现 线性方程的代价函数： 代价函数： X 是测试值，假设用矩阵表示为 为了方便用矩阵计算我们把X加一列 1 : 同时 那么h(X)的合就可以用矩阵乘法来计算 平方就可以用 y' * y, 因为要平方之后把所有向量内的项加到一起，原理就是每一项跟自己相乘然后相加到一起还是矩阵相 ...
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2018-11-28 01:04:31
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