[MATLAB] Matlab hints for Machine Learning by Anderw Ng
2016-01-28 20:21
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算是个人听完课的小结吧。最近也在看Haskell,有些内容可能不知所云。
向量化
Matlab 中循环的效率很低,使用数据尽可能矩阵化。对 m*1 n*1的向量使用循环相当于对于 m*t t*n的矩阵进行运算。用matrep函数可以重复某个矩阵。
bsxfun 可以处理两个大小不同的矩阵。
>> bsxfun(@eq, y, 1:10) % 把y中的tag转换成向量表示
>> bsxfun(@times, A, scaler) % a中每列乘不同的倍数
逻辑矩阵。
运算符和函数对于矩阵的作用
内置数学函数几乎都可以以矩阵为参数,返回对其中的每一个元素作用该函数的矩阵。定义函数的时候使用内置函数和 .* 之类带点的运算符组合可以不破坏这种性质。
(从奇怪的角度来看,这些函数的签名应该是是 Num a => b a -> b a)
累加性质的函数对于矩阵的作用
诸如max, sum, min的累加性质的函数,作用于矩阵的时候需要额外的dim参数(默认为1),当dim = 1的时候对列进行累加,得到一个行向量;dim = 2的时候对行进行折叠,得到一个列向量。要想作用于所有元素,应该把矩阵展开(A(:))。
匿名函数
能传递lambda的函数并不多(比如 -func系列),而且效率也比较低。但是临时写一点小函数还是很方便。内置的函数也有函数句柄(function_handler)表示(@eq => ==等)。并且lambda表达式自动捕获所有变量(加之以matlab神奇的作用域规则),创建闭包或部分应用十分好用。
向量化
Matlab 中循环的效率很低,使用数据尽可能矩阵化。对 m*1 n*1的向量使用循环相当于对于 m*t t*n的矩阵进行运算。用matrep函数可以重复某个矩阵。
bsxfun 可以处理两个大小不同的矩阵。
>> bsxfun(@eq, y, 1:10) % 把y中的tag转换成向量表示
>> bsxfun(@times, A, scaler) % a中每列乘不同的倍数
逻辑矩阵。
运算符和函数对于矩阵的作用
内置数学函数几乎都可以以矩阵为参数,返回对其中的每一个元素作用该函数的矩阵。定义函数的时候使用内置函数和 .* 之类带点的运算符组合可以不破坏这种性质。
(从奇怪的角度来看,这些函数的签名应该是是 Num a => b a -> b a)
累加性质的函数对于矩阵的作用
诸如max, sum, min的累加性质的函数,作用于矩阵的时候需要额外的dim参数(默认为1),当dim = 1的时候对列进行累加,得到一个行向量;dim = 2的时候对行进行折叠,得到一个列向量。要想作用于所有元素,应该把矩阵展开(A(:))。
匿名函数
能传递lambda的函数并不多(比如 -func系列),而且效率也比较低。但是临时写一点小函数还是很方便。内置的函数也有函数句柄(function_handler)表示(@eq => ==等)。并且lambda表达式自动捕获所有变量(加之以matlab神奇的作用域规则),创建闭包或部分应用十分好用。
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