前言 最近学了不少回归分析的知识，用到了几个常用的Matlab命令，写在这里做个总结。 回归分析，就是研究几种变量之间的关系。如果你也很喜欢分析数据，这种技巧是基本的一项。（PS：高级的是机器学习。）1 regress命令线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help regress ，会弹出和reg
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2024-02-28 09:50:23
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1 cftool 又到了一年一度的西大建模，又想到大一的时候傻乎乎的想着自己什么也不会而什么也不参加。不会是可以学的，来大学的目的就是学会自己喜欢的自己不会的东西，说明那个时候还小呀。岁月沉淀过后留给我的经验就是我当初单纯的错了。现在已非专业的形式来记录点关于matlab cf
自定义函数的四种方式命令文件/函数文件+函数文件–多个M文件%命令/函数文件：myfile.m
clear
for t=1:10
y=mylfg(t);
fprintf('%d^(1/3)=%6.4f\n',t,y);
end调用函数时要注意实参与形参的匹配%函数文件：mylfg.m
function y=mylfg(x)
y=x^(1/3);函数名与文件名必须一致 函数必须是单独一个文件！不
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2024-08-02 16:56:08
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MATLAB自定义函数1.创建单输入/输出和多输入/输出自定义函数 2.在工具箱中保存或调用自定义函数 3.创建和使用匿名函数 4.创建和使用函数句柄 5.创建和使用子函数和嵌套函数1.创建函数的M文件1）创建自定义函数 如图所示，在新建选项中选择新建函数 输入以下脚本，保存为poly.mfunction output = poly( x )
%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要
%
f=@(x)acos(x) 表示 f 为函数句柄，@是定义句柄的运算符。f=@(x)acos(x) 相当于建立了一个函数文件：% f.mfunction y=f(x)y=acos(x); @是匿名函数的意思 函数句柄的使用方法也和函数是一样的。
n 1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;n 2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；n 3、Inline:无需M文件，直接定义；n 4、Syms+subs: 无需M文件,直接定义；n 5、字符串+subs：无需M文件,直接定义. 1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：% 
sklearn中LogisticRegression参数说明：sklearn.linear_model.LogisticRegression
LogisticRegression(penalty=‘l2’, dual=False,
tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, class_weight=None,
r
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2024-07-15 17:20:23
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###前言 Keras本身提供了很多常用的loss函数（即目标函数），但这些损失函数都是比较基本的、通用的。有时候我们需要根据自己所做的任务来自定义损失函数，虽然Keras是一个很高级的封装，自定义loss还是比较简单的。这里记录一下自定义loss的方法，一为助记、二为助人。 ###官方定义的损失函数 ####第一种方式：自定义一个函数 自定义loss函数之前，我们可以看看Keras官方是如何定义
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2023-08-30 06:48:44
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1、首先需要知道matlab中查看数据类型函数是class，可以先在命令行窗口中help class。2、在命令行窗口中输入“a=123 class(a)”。3、按回车键可以看到变量a的类型是double类型。4、输入“b='1234' class(b)”。5、按回车键之后，可以看到变量b的类型是字符类型，我们也可以查看一下matlab中常用数据类型www.mh456.com防采集。matlab中
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2024-07-07 10:48:14
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# MATLAB深度学习自定义损失函数
在深度学习中，损失函数（loss function）是模型训练的核心，它衡量模型输出与实际标签之间的差异。在大多数应用场景中，使用预定义的损失函数（如均方误差、交叉熵等）已经足够，但在某些特定任务中，我们可能需要设计自定义损失函数来满足特定的需求。本文将介绍如何在MATLAB中实现自定义损失函数，并通过代码示例和流程图来进行说明。
## 什么是损失函数？
原创
2024-09-09 04:36:11
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自定义函数的途径：1.M文件函数(M file function)2.在线函数(Inline Function)3.匿名函数(Anonymous Function)Matlab自定义函数的几种方法：1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；3、Inline:无需M文件，直接定义；4、匿名函数；5、Syms+subs: 无
# MATLAB 深度学习自定义损失函数
在深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的重要工具。它在模型训练中起着关键作用。不同类型的问题需要不同的损失函数，有时内置的损失函数无法满足特定需求，这时我们就需要自定义损失函数。本文将介绍如何在 MATLAB 中实现深度学习的自定义损失函数，并通过代码示例来加深理解。
## 自定义损失函数的基本概念
自定义
原创
2024-10-04 06:07:59
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# 使用MATLAB实现深度学习自定义损失函数
## 引言
在深度学习中，损失函数是模型训练的核心部分，它帮助我们评估模型的表现。自定义损失函数可以更好地满足特定问题的需要。本文将指导你如何在MATLAB中实现一个自定义损失函数。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **步骤详解与代码示例**
3. **总结与展望**
## 1. 流程概述
首先，我们需要搞清楚自定义损失函数
原创
2024-09-06 04:18:14
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loss是model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者 TensorFlow 符号函数：#损失函数名
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')
#符号函数
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')自
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2024-05-13 10:22:52
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很久以前写的一篇Matlab自定义函数访问量很大，可惜没有点赞的，我感觉是我没讲清楚，这里又写了一篇笔记Matlab函数函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Matlab提供了许多内建函数，比如disp()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数>> disp(‘hello world‘)hell
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2024-06-06 09:21:50
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# MATLAB深度学习工具箱自定义数据集
深度学习是一种强大的机器学习技术，它能够通过模拟人脑神经网络的方式，从大量数据中学习复杂的模式和特征。MATLAB深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）提供了一套强大的工具，帮助用户构建、训练和测试深度学习模型。然而，在使用深度学习工具箱时，我们经常需要使用自定义数据集进行训练和测试。本文将介绍如何在MATLAB中使用深度学习工具
原创
2024-07-27 04:18:00
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n 1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;n 2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；n 3、Inline:无需M文件，直接定义；n 4、Syms+subs: 无需M文件,直接定义；n 5、字符串+subs：无需M文件,直接定义. 1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：% 
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2023-10-15 15:11:46
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目录1. Pytorch 学习2.损失函数 Loss Functions2.1 torch.nn.L1Loss2.1.1 python代码例子2.1.1.1 上边的例子复现代码2.2 torch.nn.MSELoss2.2.1 python代码例子2.2.1.1 上边的例子复现代码2.3 torch.nn.CrossEntropyLoss2.3.1 信息熵，交叉熵和相对熵2.3.2 参数解析2.
深度学习兴起，带动一批编程语言和深度学习框架。深度学习框架真可谓是“百花齐放、百家争鸣”之态势。有TensorFlow（包括TFLearn）、Keras、Caffe（Caffe2）、Microsoft Cognitive Toolkit（以前叫做CNTK）、PyTorch、Apache MXnet、DeepLearning4J、Theano（包括Lasagne）、Torch、PaddlePaddl
# MATLAB 深度学习如何使用自定义学习率
## 引言
在深度学习中，学习率是一个至关重要的超参数，它决定了模型在优化过程中更新权重的步长。一个合适的学习率可以让模型更快收敛，而一个不合适的学习率则可能导致训练不稳定或者收敛到次优解。在MATLAB中，我们可以通过自定义学习率来优化模型的训练过程。本文将通过一个具体例子来展示如何在MATLAB中使用自定义学习率。
## 问题描述
我们将
