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  • Octave matlab运行.m文件方式对比

    万次阅读 2016-05-09 20:04:09
    Octave用起来和Matlab相比感觉还是有些不太方便,比如在Matlab运行一个test.m文件,可以在matlab的命令行上: 1、直接输入该文件名字回车,比如>>test,回车 2、run(test.m) 3、将test.m直接拖到matlab的命令行上 ...

    Octave用起来和Matlab相比感觉还是有些不太方便,比如在Matlab中运行一个test.m文件,可以在matlab的命令行上:

    1、直接输入该文件名字回车,比如>>test,回车

    2、run('test.m')

    3、将test.m直接拖到matlab的命令行上


    在Octave中,只有1和2方法奏效,3是不行的,拖过去只会在命令行上显示'test.m',当然我们可以在加上run()函数,回车就可以了,或者去掉'.m'然后回车。


    另外matlab中有大量的内建函数,我们可以直接用的。而在这方面,Octave的内建函数好像较位匮乏,需要安装相关包,这方面不如matlab快捷方便。

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  • 本人第一次接触octave是在大一的时候,发现手机上可以安装octave包允许接近于matlab的程序。当然octave的功能要少于matlab,不然matlab就倒闭了。octave的界面与matlab很像。中间是command,左边是...

    f8bfc3619c5577fe35920f69b48b9a64.png

    Matlab并不提供armhf版本,因此想在树莓派上允许matlab只能通过服务器进行。那么Matlab的代替品有没有呢?当然存在:来试一试开源的Octave吧。

    本人第一次接触octave是在大一的时候,发现手机上可以安装octave包允许接近于matlab的程序。当然octave的功能要少于matlab,不然matlab就倒闭了。octave的界面与matlab很像。中间是command,左边是变量、历史、文件管理。右边是变量编辑器:

    9cad23d7f8febeeb2a9323cbf09540dd.png
    前面几行是简单计算圆周率的代码

    octave在树莓派上允许存在一个bug,文件管理器不能以可视化的形式出现,不然会变得及其卡顿。好在ls cd这些linux操作是支持的,因此问题不大。注意,octave不能代替matlab。这是两个软件,可以实现类似的功能。

    需要注意,octave在debian buster上不能使用Qt进行图形显示(opengl的锅),需要换成fltk或者gnuplot。树莓派4上gnuplot是唯一的选择:

    graphics_toolkit ("gnuplot")

    总之如果现在树莓派上使用matlab功能,请做好造轮子、填坑的准备。看完octave之后我们移步到scilab,听名字就知道这个东西是类似matlab的东西,但——scilab在树莓派上无法运行,(还是openGL的锅)。。。。。总之在树莓派上跑opengl的话,由于无法使用opengl 3.0,许多程序是无法运行的。好在最近的更新会添加对opengl es的支持,到时候还是可能获得qt模式的octave以及scilab。

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  • linux 下用 emacs + octave 代替 matlab

    千次阅读 2011-10-25 01:39:22
    EOS基本介绍和使用请看这里。 emacs 19.35 以后的版本是不需要自己安装 EOS(Emacs Octave Support) 了。...可以在 emacs 中运行 octave。 >> 用emacs编辑 m 文件。 C-x C-f 打开 m 文件。然后,

    EOS基本介绍和使用请看这里


    emacs 19.35 以后的版本是不需要自己安装 EOS(Emacs Octave Support) 了。

    >>

    M-x run-octave

    or

    M-x inferior-octave

    可以在 emacs 中运行 octave。


    >>

    用emacs编辑 m 文件。

    C-x C-f 打开 m 文件。然后,

    M-x octave-mode

    就可以了。


    >>

    Ubuntu中安装 Octave + gnuplot. (Ubuntu WiKi 上关于 Octave  的介绍

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install octave3.2 gnuplot


    安装 pkg 直接进 Octave-Forge

    如 pkg 安装出错,安装 octave3.2-headers

    sudo apt-get install octave3.2-headers 


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  • 吴恩达机器学习配套编程练习第一周(Octave/Matlab) 本文仅供个人学习记录,尽量写的详细,可供参考 (注:吴恩达课程的练习只需要再他所给的一个个函数文件中增添代码,最后运行‘主函数(ex.m)’文件即可) ...

    吴恩达机器学习配套编程练习第一周(Octave/Matlab)

    本文仅供个人学习记录,尽量写的详细,可供参考

    (注:吴恩达课程的练习只需要再他所给的一个个函数文件中增添代码,最后运行‘主函数(ex.m)’文件即可

    %% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression
    
    %  Instructions
    %  ------------
    % 
    %  This file contains code that helps you get started on the
    %  linear exercise. You will need to complete the following functions 
    %  in this exericse:
    %
    %     warmUpExercise.m
    %     plotData.m
    %     gradientDescent.m
    %     computeCost.m
    %     gradientDescentMulti.m
    %     computeCostMulti.m
    %     featureNormalize.m
    %     normalEqn.m
    %
    %  For this exercise, you will not need to change any code in this file,
    %  or any other files other than those mentioned above.
    %
    % x refers to the population size in 10,000s
    % y refers to the profit in $10,000s
    %

    注释介绍如图,大概就包括了上面几个Octave函数文件,本次分为两个任务,第一个是单变量的线性线性回归和多变量线性回归,其主文件对应作业包中的ex1.m和ex1_multi.m

    首先第一步利用他所提供的数据文件,进行图片绘制

    %% ======================= Part 2: Plotting =======================
    fprintf('Plotting Data ...\n')
    data = load('ex1data1.txt');
    X = data(:, 1); y = data(:, 2);
    m = length(y); % number of training examples
    
    % Plot Data
    % Note: You have to complete the code in plotData.m
    plotData(X, y);

    读取文件用X存第一列数据,y存第二列,m为训练集的个数,最后调用plotData函数,如图

    function plotData(x, y)
    
        figure; % open a new figure window
        plot(x, y, 'rx', 'MarkerSize', 10); % Plot the data
        ylabel('Profit in $10,000s'); % Set the y   axis label
        xlabel('Population of City in 10,000s'); % Set the x   axis label
    
    end

    其中可能不明白意思我解释一下plot中 ‘rx’表示用红色的叉叉来描点,然后markersize标记大小为10

    画出来大概这样

    接着我们要运行梯度下降算法来找出一条直线拟合这些数据,来看主函数体中的第二步要求我们做什么

    %% =================== Part 3: Gradient descent ===================
    fprintf('Running Gradient Descent ...\n')
    
    X = [ones(m, 1), data(:,1)]; % Add a column of ones to x
    theta = zeros(2, 1); % initialize fitting parameters
    
    % Some gradient descent settings
    iterations = 1500;
    alpha = 0.01;
    
    % compute and display initial cost
    computeCost(X, y, theta)
    
    % run gradient descent
    theta = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iterations);
    
    % print theta to screen
    fprintf('Theta found by gradient descent: ');
    fprintf('%f %f \n', theta(1), theta(2));
    
    
    

    其中我们只需要修改computeCost和gradientDescent函数即可

    function J = computeCost(X, y, theta)
    
        J = 0;
    
        J = sum((X * theta - y).^2) / (2*m);     % X(79,2)  theta(2,1)
    
    end

    对应公式应该不难写出

    再看gradientDescent函数

    function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
    
    % Initialize some useful values
    m = length(y); % number of training examples
    J_history = zeros(num_iters, 1);
    
    
    for iter = 1:num_iters
        theta(1) = theta(1) - alpha / m * sum(X * theta_s - y);       
        theta(2) = theta(2) - alpha / m * sum((X * theta_s - y) .* X(:,2));	
    
     
        J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);
    
    end
    J_history %打印显示
    
    end

    同样根据课上所讲的梯度下降公式,对应公式直接写出来,进行num_iters次的迭代不断更新theta并且再J_history中记录下每次迭代的Cost。接着我们开始绘图

    % Plot the linear fit
    hold on; % keep previous plot visible
    plot(X(:,2), X*theta, 'g-')
    legend('Training data', 'Linear regression')
    hold off % don't overlay any more plots on this figure
    
    
    

    成功拟合训练集数据的直线大概长这样

    接着我们就需要用两个新数据来预测下

    % Predict values for population sizes of 35,000 and 70,000
    predict1 = [1, 3.5] *theta;
    fprintf('For population = 35,000, we predict a profit of %f\n',
        predict1*10000);
    predict2 = [1, 7] * theta;
    fprintf('For population = 70,000, we predict a profit of %f\n',
        predict2*10000);
    
    fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
    pause;

    运行之后得到结果

    预测数据成功

    最后我们用三维图像和等高线来可视化J函数(数学意义上的函数)看看,注意函数的参数应该是theta0和theta1

    %% ============= Part 4: Visualizing J(theta_0, theta_1) =============
    fprintf('Visualizing J(theta_0, theta_1) ...\n')
    
    % Grid over which we will calculate J
    theta0_vals = linspace(-10, 10, 100);%linespace讲-10到10分成100等分,也就是一个1X100的行向量
    theta1_vals = linspace(-1, 4, 100);%类似
    
    % initialize J_vals to a matrix of 0's
    J_vals = zeros(length(theta0_vals), length(theta1_vals));%初始化一个空的J_vals矩阵
    
    % Fill out J_vals
    for i = 1:length(theta0_vals)
        for j = 1:length(theta1_vals)
    	  t = [theta0_vals(i); theta1_vals(j)];    
    	  J_vals(i,j) = computeCost(X, y, t);%对每一个theta0 theta1进行代价计算并记录
        end
    end
    
    
    % Because of the way meshgrids work in the surf command, we need to 
    % transpose J_vals before calling surf, or else the axes will be flipped
    J_vals = J_vals';%转置,surf函数的要求。
    % Surface plot
    figure;
    surf(theta0_vals, theta1_vals, J_vals)
    xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1');
    
    % Contour plot 等高线绘制,看看就行了,吴恩达的作业要求也只是要我们看懂就行,如果函数不懂的可以用help XXX来查阅
    figure;
    % Plot J_vals as 15 contours spaced logarithmically between 0.01 and 100
    contour(theta0_vals, theta1_vals, J_vals, logspace(-2, 3, 20))
    xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1');
    hold on;
    plot(theta(1), theta(2), 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 20);

    我把解释写在了代码中,最后绘图结果:

    单变量的线性回归就这样了,其实多变量的线性回归很类似

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  • windows下安装octave工具箱

    千次阅读 2015-11-17 10:03:24
    octave虽然能够兼容简单的...这时候如果想要用octave运行MATLAB程序,需要先安装octave的对应工具箱。 首先需要去网上下载这个工具箱文件,一般都可以在这里找到。 以image工具箱为例,我们在这里下载。然后解压后
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    2021-04-09 19:31:28
    找到matlab.exe,右键以管理员身份运行 选择“使用文件安装密钥”,然后点击【下一步】 许可协议界面,选“是”,然后点击【下一步】 选择【我已有我的许可证的文件安装密钥:】输入密钥:09806-0
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