Octave个人学习笔记

最新推荐文章于 2024-03-16 22:53:48 发布
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本文介绍如何使用Coursera上的machine learning课程来学习Octave。Octave是一种强大的数值计算软件，常用于机器学习算法的实现与测试。

via learning Coursera : machine learning to learn use the octave

用什么学什么

octave学习：























Octave卷积学习笔记
月见樽
05-05 2362
本文首发于个人博客 Octave卷积 Octave卷积的主题思想来自于图片的分频思想，首先认为图像可进行分频： 低频部分：图像低频部分保存图像的大体信息，信息数据量较少 高频部分：图像高频部分保留图像的细节信息，信息数据量较大 由此，认为卷积神经网络中的feature map也可以进行分频，可按channel分为高频部分和低频部分，如图所示： 对于一个feature map，将其按通道分...
Octave学习笔记: glpk函数——线性规划问题求解
xhyu61的博客
01-19 4337
数学建模笔记：Octave-glpk函数实现线性规划模型
octave中文学习手册
12-09
octave是与matlab兼容性极高的科学计算软件，但是matlab有两个缺点，在linux下不如windows下那么强大，另外一点它是收费的。而octave是免费的、开放源代码的。并且在linux下非常棒。两者几乎是全兼容的。这是octave基本介绍以及部分使用方法。
Octave Tutorial-Vectorization ----Coursera ML笔记
littleqqqqq的博客
04-04 406
octave入门教程（一）
airen的博客
03-01 1338
序：最近在看吴恩达老师的机器学习入门教程，由于老师的力荐，因此决定学习octave作为练习语言，在此作为入门教程帮助同样在学习octave语言的初学者，同时也作为备忘录供自己复习。 安装完octave后，会有一个类似于cmd的命令行窗口，我们可以在此练习octave基础语法。 基础语法 加减乘除 逻辑运算 % 为注释 变量赋值与显示 矩阵、行向量、列向量、单位矩阵生成 随机数、初始化矩阵 简单绘图展示数据 ...
ESP8266学习笔记
m0_72906037的博客
03-16 1637
ESP8266混合ESP32，个人学习笔记
吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)
weixin_43895667的博客
07-16 2051
吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)
机器学习笔记
weixin_43741711的博客
03-01 1582
包括了机器学习各类课程、讲义、手推笔记，经典demo的机器学习新手笔记，旨在利用现有大量资源快速入门机器学习。
吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）
热门推荐
做一只猫的博客
02-26 3万+
吴恩达机器学习
吴恩达机器学习·笔记
qq_52736856的博客
08-18 1187
输入单元数和特征数相同,输出单元数和类别数相同默认隐藏层为一层.如果大于一层,保证每层单元数一致;且单元数越多越好,通常为输入单元数的整数倍训练神经网络大致分为六步:初始化参数-前向传播-构造损失函数-反向传播-梯度检测-模型优化。
吴恩达机器学习个人笔记完整版
02-24
吴恩达机器学习课程的个人笔记详细涵盖了机器学习的核心概念、技术和应用。首先，课程引入了机器学习的基本概念，包括机器学习的定义、监督学习和无监督学习，这是对机器学习初学者非常友好的入门知识。在监督学习中...
机器学习笔记完整版.pdf
09-28
文档的更新历史表明，该学习笔记不断地被更新和完善，以确保其内容的准确性和时效性。作者黄海广对笔记进行了多次修改和补充，以修正错误并增加新的内容，比如OCTAVE操作内容、数学基础和公式推导等。这体现了作者对...
scikit learn、tensorflow、keras区别
ScorpC的博客
03-06 5890
参考：简书-刘敬：https://www.jianshu.com/p/0837b7c6ce10，感谢 一. 功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库 TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。 一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式： ...
AMC：AutoML模型压缩
ScorpC的博客
10-16 1915
【模型压缩】概念：  模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型的关键技术。 在许多机器学习应用，例如机器人、自动驾驶和广告排名等，深度神经网络经常受到延迟、电力和模型大小预算的限制。已经有许多研究提出通过压缩模型来提高神经网络的硬件效率。 模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型的关键技术。 在许多机器学习应用，例如机器人、自动驾驶...
熵（信息学）
ScorpC的博客
03-06 677
信息学中认为，一个事件所包含的信息量可以用熵来描述，熵在形式上与每个取值的概率有关，等于该概率对2取对数，再乘以该概率，再对所有取值求和，最后加一个符号。熵在数值上等于描述这一事件所需要的比特位，也就是我们想要用它来描述的信息量。我们都知道，对于一个有两个相等概率结果的事件，如抛硬币，熵是1，描述这一事件需要一个比特位，trueorfalse。 同时，根据公式表明，各个取值的概率越平均，熵就越...
用Python实现自动特征工程
ScorpC的博客
09-22 651
任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。 特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。 现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。 下面会使用Python特征工程库Featuretoo...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
最新发布
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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