MATLAB机器学习

知识点1：matlab技巧补充

1.1 %%可以将代码分段

1.2 在.m文件中，单击右键可以执行部分代码

1.3 A（：）是将矩阵转换成一个列向量，举例：

>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]

A =

     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9

>> C=A(:)

C =

     1
     4
     7
     2
     5
     8
     3
     6
     9

1.4 对于结构体的调用

>> s = struct('type',{'big','little'},'color',{'blue','red'},'x',{3,4})

s = 

1x2 struct array with fields:

    type
    color
    x

>> s(1).type

ans =

big

1.5 拷贝矩阵repmat

>> A=[1,1,1];
>> B=repmat(A,3,1)

B =

     1     1     1
     1     1     1
     1     1     1

1.6 矩阵的四则运算

>> A=[1 1 1;1 1 1];
>> B=[2 2 2;2 2 2];
A+B %矩阵对应位置相加
A-B %矩阵对应位置相减
A.*B %矩阵对应位置相乘
A./B  %矩阵对应位置相除
A*B %矩阵的乘法
A/B %等效于A*pinv(B) A乘以B的逆矩阵

>> A=[1 2 3 4 5;6 7 8 9 0]

A =

     1     2     3     4     5
     6     7     8     9     0

>> B=[1 2 1 2 1;2 1 3 3 4]

B =

     1     2     1     2     1
     2     1     3     3     4

>> A/B  %看出除法的维数必定是一个N*N的矩阵

ans =

    0.3857    0.9857
    4.3143   -0.0857

>> A*pinv(B)

ans =

    0.3857    0.9857
    4.3143   -0.0857

1.7 发布，可以生成一个html的文档，把示例代码和运行结果以HTML的形式显示出来

1.8 matlab内存优化

1.9 修改网格的间隔

set(gca,'xtick',0:0.5:7);
set(gca,'ytick',0:0.5:7);

1.10 点击一个数组中的某一行，然后点击绘图，可绘制图形

知识点2：BP神经网络

2.1 归一化的算法

y=(x-min)/(max-min)      %方法1
y=2*(x-min)/(max-min)-1     %方法2

matlab中的相关函数

2.1.1mapminmax归一化函数

>> A=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];
>> C=mapminmax(A,0,1)

C =

         0    0.1250    0.2500    0.3750    0.5000    0.6250    0.7500    0.8750    1.0000
% 用法
y=mapminmax(X,YMIN,YMAX);
X是要去做归一化的数据
YMIN是归一化后最小的数值
YMAX是归一化后最大的数值

2.2 newff创建一个前向的神经网络