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業界| 四大機器學習程式語言對比:R、Python、MATLAB、Octave
MJ Bahmani 參與：張倩、路 本文作者是一位機器學習工程師，他比較了四種機器學習程式語言（工具）：R、Python、MATLAB 和 OCTAVE。作為 MathWorks 開發的一種專用程式語言，MATLAB 允許矩陣運算、函數和數據繪圖、算法實現、用戶界面創建，以及與用其他語言（包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python）寫成的程序進行交互。 儘管 MATLAB 的設計初衷是數值計算，但其中的可選工具箱使用 MuPAD symbolic engine，具備符號計算能力。
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matlab符號微積分及應用舉例
，matlab也有對應函數求解積分問題。 不定積分：int(f,x)即求函數f對變量x的不定積分 定積分：int(f,x,a,b)其中，a、b分別表示定積分的下限和上限。註：當函數f關於變量x在閉區間[a,b] 可積時，函數返回一個定積分結果；當a、b中有一個是inf時，函數返回一個廣義積分；當a、b中有一個符號表達式時，函數返回一個符號函數。
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用機器學習構建O(N)複雜度的排序算法,可在GPU和TPU上加速計算
但隨著機器學習的興起與大數據的應用，簡單的排序方法要求在大規模場景中有更高的穩定性與效率。中國科技大學和蘭州大學等研究者提出了一種基於機器學習的排序算法，它能實現 O(N) 的時間複雜度，且可以在 GPU 和 TPU 上高效地實現並行計算。這篇論文在 Reddit 上也有所爭議，我們也希望機器學習能在更多的基礎算法上展現出更優秀的性能。
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【Matlab】 長時間序列殘差分析
所謂殘差是指觀測值與預測值（擬合值）之間的差，即是實際觀察值與回歸估計值的差。在回歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分布N(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標準差，稱為標準化殘差，以δ*表示。δ*遵從標準正態分布N(0，1)。實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。
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機器學習算法一覽(附python和R代碼)
寫這篇文章的目的，就是希望它可以讓有志於從事數據科學和機器學習的諸位在學習算法的路上少走些路。我會在文章中舉例一些機器學習的問題，你們也可以在思考解決這些問題的過程中得到啟發。我也會寫下對於各種機器學習算法的一些個人理解，並且提供R和Python的執行代碼。讀完這篇文章，讀者們至少可以行動起來親手試試寫一個機器學習的程序。
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matlab符號推導應用及相關技巧
在戰略上手推公式，而在戰術上用matlab符號推導輔助和驗證可以大幅度減少出錯，並提高效率。1. 符號推導第一步，學會使用sym和syms a.生成 單個符號變量 b.生成 單個符號變量 c.生成矩陣符號變量sym和syms的區別
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應用matlab進行多項式擬合
採用matlab軟體中的polyfit（）函數進行多項式擬合，分別採用5階多項式和9階多項式進行擬合，並對擬合結果進行繪圖對比。階多項式擬合y5=polyval(p5,x);p5=vpa(poly2sym(p5),5)%顯示5階多項式p9=polyfit(x,y,9); %9階多項式擬合y9=polyval(p9,x);figure;%畫圖顯示plot(x,y,'bo');hold on;plot(x,y5,'r:
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matlab t檢驗_matlab t檢驗p值 - CSDN
matlab代碼如下：% 清空環境變量clear allclc%導入數據X1=xlsread('2012A_T1_processed.xls', 'T1_red_grape', 'D3:M272'); X2=xlsread('2012A_T1_processed.xls', 'T2_red_grape', 'D3:M272');X3=xlsread('2012A_T1
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拓撲機器學習的神聖三件套:Gudhi,Scikit-Learn和Tensorflow(附...
今天，我想強調下在機器學習中拓撲數據分析（TDA，Topological Data Analysis）的力量，並展示如何配合三個Python庫：Gudhi，Scikit-Learn和Tensorflow進行實踐。拓撲數據分析？首先，讓我們談談TDA。它是數據科學中相對小眾的一個領域，尤其是當與機器學習和深度學習對比的時候。但是它正迅速成長，並引起了數據科學家的注意。
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matlab矩陣及其運算(三)
如果公眾號文章對您有幫助，別忘了分享和點讚哦！若您對公眾號有什麼意見或建議，請在公眾號中回復或在任意文章底部留言，我們會第一時間改善改進！有流量的可以直接戳視頻二狗在用matlab學習編程過程中，發現matlab中有大量矩陣運算，矩陣的知識了解不到位，在學習算法的過程中無法找到合適的解決問題的方法或者出現編程錯誤。
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【技術必備】解讀 2016 年十大機器學習算法及其應用
原標題：【技術必備】解讀 2016 年十大機器學習算法及其應用 新智元編譯 來源：kdnuggets 【新智元導讀】 機器學習領域都有哪些常用算法？本文帶來盤點。 毫無疑問，過去兩年中，機器學習和人工智慧的普及度得到了大幅提升。 如果你想學習機器算法，要從何下手呢？
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matlab t檢驗值_matlab t檢驗p值 - CSDN
matlab代碼如下：% 清空環境變量clear allclc%導入數據X1=xlsread('2012A_T1_processed.xls', 'T1_red_grape', 'D3:M272'); X2=xlsread('2012A_T1_processed.xls', 'T2_red_grape', 'D3:M272');X3=xlsread('2012A_T1
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MATLAB在高等數學中的應用(極限、導數、積分)
（一）求極限matlab中求極限的命令為limit(expr, x, a)limit(expr, a)limit(expr)limit(expr, x關於left和right則表示左極限和右極限。clc,clear;syms xb = limit(sqrt(1+x^2)-1)/(1-cos(x))b =0
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科研必備:MATLAB常用數據擬合方法(贈安裝包)
當需要研究兩個或多個變量之間的關係時，經常要用到曲線擬合。曲線擬合不僅能給出擬合後的關係式，還能用圖形直觀的展現出變量之間的關係。下面小編介紹一下自己常用的擬合方法並分享案例程序。對於比較簡單的數據擬合，小編推薦直接用Excel，Origin或者Matlab的cftool工具箱，這個比較簡單，就不多介紹了，接下來主要分享對於複雜一些的的數據的擬合辦法。
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回歸、分類與聚類:三大方向剖解機器學習算法的優缺點(附Python和R...
因為對於應用機器學習而言，開發者一般會在腦海中有一個最終目標，比如預測一個結果或是對你的觀察進行分類。因此，我們想介紹另一種對算法進行分類的路數，其基於機器學習任務來分類。沒有免費午餐定理在機器學習中，有個定理被稱為「沒有免費的午餐」。簡而言之，就是說沒有一個算法可以完美解決所有問題，而且這對於監督學習（即對預測的建模）而言尤其如此。
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matlab中的成型濾波器設計
matlab 中成型濾波器設計有好幾個函數：rcosineFd=9600;Fs=38.4e3;[num,den] = rcosine(Fd,Fs,'sqrt',0.25);freqz(num);其中的Fd表示輸入數據的採樣率
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Matlab軟體包及安裝
Hello，這裡是行上行下，我是喵君姐姐~上次詳細講解了小白級別E-Prime的安裝，受到了大家的積極支持，閱讀量已經破千啦~這次我們繼續升級，講一講Matlab軟體的安裝以及技巧。Matlab每年的3月與6月各出一個版本，以後綴a和b區別。在使用過程當中，最好使用英文版本的Matlab。因為這樣會較少的出現兼容的問題，並且在出錯的時候，便於在網上查找解決辦法。
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於曉華等:機器學習和農業政策研究範式的革新
作為人工智慧的一個重要分支, 機器學習在1980年代後在人工智慧界引起了關注, 逐漸發展成為一個龐大的具有廣闊應用前景的學科 (楊善林等, 2004) 。 機器學習的核心目標是機器從過去的經驗中學習出一般的規律, 並能夠準確分析和預測新的和未曾經歷過的任務。「機器學習」一般分為監督式學習、非監督式學習以及介於兩者之間的半監督式學習。
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使用 matlab 進行傅立葉分析和濾波
clear allN=512;dt=0.02;n=0:N-1;t=n*dt;x=sin(2*pi*5*t)+0.5*sin(2*pi*10*t);%生成和信號%傅立葉變換m = floor(N/2)+1;a=zeros(1,m);b=zeros(1,m);for k=0:m-1 for ii=0:N-1 a(k+
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2019數學建模國賽|Matlab 求解微分方程(組)
2.函數 dsolve 求解的是常微分方程的精確解法，也稱為常微分方程的符號解.但是，有大量的常微分方程雖然從理論上講，其解是存在的，但我們卻無法求出其解析解，此時，我們需要尋求方程的數值解，在求常微分方程數值解方面，MATLAB 具有豐富的函數，將其統稱為 solver，其一般格式為： [T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)