Matlab 训练 Day1
Matlab 训练 Day 1
静水流深MDH
语法知识
1.函数M文件
函数M文件,即预装在Matlab里面的函数文件,因为后缀名是M,所以就称为函数M文件。
2.函数M文件由五部分组成
定义行必须由关键字function开头。function后跟着输出变量, 如果由多个输出变量,用方括号[ ]括起来,并且里面用逗号隔开。输出变量之后是等于号=。等于号右边是函数名。函数名后面跟着输入变量,同样地如果有多个输入变量,这次用圆括号()括起来,里面用逗号隔开。
例 function [ Y1 , Y2 ] = SUM ( X1 , X2 )
…
>>SUM(5,6)
帮助文本标题行,简称H1行,简明表达函数作用。
帮助文本的内容,包括使用的变量类型,语法规则,使用举例和函数名参考。
函数体,起到作用的地方。
附注,包含编者,日期,版权。
3.很多函数M文件是被隐藏的,但是如果想要看见函数的作用和具体内容,可以使用
>> type 函数名
进行查看,比如
>> type sin
4.内联函数
格式:F = inline ( 数学表达式, ‘x1’ , ‘x2’ , … ‘xn’ )
inline 内联函数
数学表达式 要用字符串形式
x1,x2,…xn 数学表达式中的变量
example:y=sin x+(sin x)^2.
>> y = inline ( ' sin (x) + sin (x) ^2 ' , ' x ' ) >>y(pi)
5.文本M文件
也在M文件编辑器中进行,执行的变量来自于键盘或者工作空间Workspace中已经存在的变量,输出变量也在工作空间Workspace中。
6.函数M文件和文本M文件的区别。(以下简称 函数# 文本#)
1)函数#在函数名中接受数据,而文本#在键盘或者工作空间进行。
2)函数#在专有存储器进行运算,文本#还是在工作空间进行。
3)文本#可以调用函数#,反之不成立。
练习
总结
1.在有单个输入或者输出变量时,不需要括号和逗号。
2.函数定义行,切记要加关键字function。
3.文本M文件和函数M文件的命名方式相似。
4.内联函数与很接近,但是matlab的内联函数,是直接在括号内使用已经整合后的函数,
y=sin x+(sin x)^2
>>y = inline ( ’ sin (x) + sin (x) ^2 ’ , ’ x ’ )
5.文本M文件和函数M文件的区别!!!!
- matlab,详解神经网络训练中的nntraintool窗口
- matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据(先保存网络,再使用网络)
- MATLAB BP网络工具箱中不同学习函数,训练函数和性能函数时的学习效率和精度
- 用matlab训练数字分类的深度神经网络Training a Deep Neural Network for Digit Classification
- Faster RCNN训练(Matlab版本)结果
- XJOI NOIP16提高组赛前训练19-day1 T2:过路费(SPFA)
- 【caffe学习笔记之6】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集(1)
- DeepLearning(基于caffe)实战项目(4)--Matlab测试训练好的model
- SDM For Face Alignment 流程介绍及Matlab代码实现之训练篇
- matlab + mnist 调用训练好的caffe模型进行手写体识别
- 训练自己的人脸检测分类器(级联+LBP的Matlab的实现)
- 怎么把matlab 训练的model 保存下来 然后在opencv 中调用
- MATLAB 神经网络训练参数解释
- 暑期集训day1训练(图论1)
- Matlab Robitic Toolbox学习笔记Day1
- SDM For Face Alignment 流程介绍及Matlab代码实现之训练篇
- 新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
- matlab中libsvm训练的svm分类器model保存/读写文件接口
- faster-rcnn安装配置,训练自己的数据,MATLAB,Ubuntu14
- Matlab的svmtrain从数据集中抽样训练样本和测试样本的方法