吴恩达机器学习5-5(控制语句)

for循环>> v=zeros(10,1)v = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> for i=1:10,v(i)=2^i;end;>> vv = 2 4 8 16 3

Jun 6, 2021, 11:29:03 PM

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吴恩达机器学习5-4(数据绘制)

设置输入参数t = [0:0.01:0.98]设置函数siny1 = sin(2*pi*4*t)绘制plot(t,y1)在旧的图像上绘制新的图像hold on完整例子>> t = [0:0.01:0.98]>> y1 = sin(2*pi*4*t)>> y2 =

Jun 6, 2021, 10:55:41 PM

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吴恩达机器学习5-3(计算数据)

求v倒置函数v'对矩阵v中的所有元素进行+1v+1求矩阵v中最大元素val = max(v)求矩阵v中最大元素,且返回对饮索引[val,ind] = max(v)对矩阵中的每一个元素进行条件判断>> vv = 2 3 4>> v<3ans = 1 0

Jun 6, 2021, 10:54:47 PM

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吴恩达机器学习5-2(octave移动数据)

返回矩阵维度size(a)返回矩阵行数size(a,1)返回矩阵列数size(a,2)或者矩阵最大维度length(a)加载文件load filenameload('filename')显示所有的变量>> whoVariables in the current scope:a

Jun 6, 2021, 10:53:53 PM

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吴恩达机器学习5-1(octave基本操作)

显示disp(a)disp(sprintf('2 decimal:%0.2f',a))赋值一个矩阵>> a = [1 2;3 4;5 6]a = 1 2 3 4 5 6>> a = [1 3;4 5;6 7;]a = 1 3 4 5

Oct 3, 2020, 1:02:24 PM

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吴恩达机器学习4-6(正规方程区别于迭代方法)

Sep 26, 2020, 9:57:43 PM

后端

【转载】浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用原文地址:浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用为了方便介绍，假设推荐系统中有用户集合有6个用户，即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}，项目（物品）集合有7个项目，即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}，用户对项目的评分结合为R，用户对项目的评分范围是[0,

Sep 26, 2020, 9:48:55 PM

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