MATLAB代码中向量的点乘 - Python重写

这个存储库包含Andrew Ng教授机器学习MOOC课程编程作业的Python版本。这门课程是学习机器学习的最佳选择之一，尤其适合想要用Python开始他们的机器学习之旅的学生。Python的生态系统在过去几年中迅猛发展，已成为机器学习的主流语言。我重新编写了所有的编程任务，以便学生能够轻松地使用Python完成课程作业，无需再使用MATLAB或OCTAVE。新的编程任务不仅保留了原始任务的直观流程，还完全重写了原始的指令，以及更新了代码示例，使其更符合Python语言的习惯用法。

我基于ML课程的作业，Python程式设计作业存储库包含Andrew Ng教授教的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，适合任何有兴趣的学生开始机器学习。编程分配原先在MATLAB或OCTAVE中进行，但随着Python机器学习生态系统的迅速发展，我决定用Python重写所有编程任务，使学生从学习之初就熟悉其生态系统。这些分配与班级无缝协作，无需在MATLAB分配中发布任何材料。重新编写的说明与Python入门代码一致。

在MATLAB中，向量的点乘是通过内置的 dot 函数来完成的。点乘操作是将两个向量对应元素相乘并求和，公式为： result = dot(A, B) 其中 A 和 B 是两个向量，result 是点乘的结果。 此外，在近似互补性的半定编程（CSSDP）的MATLAB实现中，点乘操作常用于计算约束条件或目标函数中的内积，特别是在优化问题中。 示例代码： A = [1, 2, 3]; B = [4, 5, 6]; result = dot(A, B); disp(result); % 输出32 该示例中，向量A和B的点乘结果为32。

Matlube是Scala中的线性代数DSL，用于处理密集双矩阵。该库支持与Jama和EJML等不同后端的集成，使其在Scala的线性代数计算中具有灵活性和效率。使用Matlube，您可以轻松实现向量点乘操作，例如通过构建和操作矩阵对象来实现。

该存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本，为了与当前Python机器学习生态系统保持一致。这些编程任务与课堂配合良好，无需使用MATLAB或OCTAVE。重写的指令和说明更加直观易懂，适合初学者快速上手。

MATLAB expmv代码用于计算expm(tA)b，避免显式形成expm(t*A)，其中A是n×n矩阵，b是n×1向量。包含expmv和expmv_tspan两个函数，分别计算单个和多个时间点的矩阵指数乘向量的结果。函数适用于任意矩阵A，基于A和其共轭的矩阵向量乘积。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个Matlab仿真领域。

这是一篇讲解MATLAB在最小二乘支持向量机(LS-SVM)上的应用的文章，对于计算机仿真领域非常有帮助！通过，读者可以学习如何在MATLAB环境下实现最小二乘支持向量机模型，并应用于数据分类和回归问题，深入理解其基本原理和实现过程。

此资源是基于张量流的核分割，使用了tensorflow-slim和Python 3.5在Ubuntu 16.04上实现。我们通过转换后的Python代码[1]提取核和非核斑块，尽管精度略有降低，仍在修正中。与Andrew的Alexnet修改版本不同，我们采用了tensorflow slim中的cifarnet。结果显示我们的细分效果不及caffe版本。建议在CPU上运行tensorflow1.13.0rc1，若需在GPU上运行，请参考底部安装说明。详细步骤请参见DEEP_TUTORIAL_ROOT中的step4_train_image_classifier.py。