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出于对机器学习的好奇与……好奇，博主大三学期选了《机器学习及模式识别》的课程。在做实验时要用到Matlab,如此高端大气上档次的软件作为一个苦逼的大学生，博主并没有任何打算要买。于是选择了老师推荐使用的Octave。估计我又要踏上“浅学了解”一门语言的不归路了（可以这样说：博主两年浅学了4、5门语言，深感迷茫）。但这次我是认真的，要发展机器学习的道路了（博主好方)。       首先，从度

前段时间说决定要深入学习机器学习这方面，但后来从外面接了个android项目，又忙着搞着java的课程设计，没有怎么专注学习机器学习这块。确实发现自己还是没能沉下心来认真的做一件事，这方面需要改正。最近一些感想定到11月16日分享一下。        回到正题，我们的神经网络的反向传播算法。        跟着实验的指导书我在前面预先实现了一个三层神经网络的手写数字识别的网络，前面

转载于：http://www.cnblogs.com/leezx/p/5635056.html

最近准备开始做数字图像处理的实验，我安装了Octave，于是准备继续用Octave做实验，（Matlab你懂的，入门买个觉得有点浪费，况且Octave能用懂，转到Matlab估计也不是很困难)。下面记录下学习中觉得用的比较多的基本知识：1、访问矩阵的特定元素值A(n,m) = 10;%该语句是将A矩阵第n行m列值置为102、获取矩阵的某一行或某一列k = A(1,:);%获

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