คำถามติดแท็ก octave

ปิด คำถามนี้เป็นคำถามความคิดเห็นตาม ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้สามารถตอบข้อเท็จจริงและการอ้างอิงได้โดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน4 ปีที่แล้ว ปรับปรุงคำถามนี้ ฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ที่รู้จัก Python, Ruby และ C บางคนที่พยายามตัดสินใจว่าจะเรียน GNU Octave หรือ Matlab ฉันรู้ว่าพวกเขามีจำนวนมากเหมือนกันแต่ก็ไม่ชัดเจนสำหรับฉันว่าไวยากรณ์คล้ายกันหรือแม้กระทั่งโครงสร้างข้อมูล ทุกคนบอกว่าพวกเขา "คล้ายกัน" แต่ไม่มีใครบอกว่าพวกเขาเหมือนกันจริง ๆ ลิงค์ด้านบนแสดงตัวอย่างหลาย ๆ ที่พวกเขามีความคล้ายคลึงกันหรือเหมือนกัน syntactically มันเป็นเรื่องจริงสำหรับทั้งภาษา? ฉันพยายามเรียนรู้ภาษาโดยทั่วไปเพื่อคำนวณทางวิทยาศาสตร์มากขึ้นอาจใช้ห้องสมุดการวิเคราะห์ภาพ ฉันรู้ว่ามีภาษาอื่นอีกมากที่ฉันสามารถตั้งโปรแกรมได้ แต่ที่ปรึกษาของฉันบอกว่าการรู้ MATLAB หรือ Octave นั้นมีความสำคัญต่อวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ Matlab มีค่าใช้จ่ายหรือไม่ ฉันไม่มีเงินจำนวนมาก แต่ถ้ามีความแตกต่างที่สำคัญในห้องสมุดหรือที่อื่นฉันมั่นใจว่าฉันสามารถหาเงินได้

272 matlab  octave 

ฉันได้ติดตั้ง Octave และ gnuplot ผ่าน Homebrew และดาวน์โหลด AquaTerm.dmg เมื่อฉันพยายามที่จะพล็อตฉันได้รับข้อความต่อไปนี้: octave:4> plot(x,y) gnuplot> set terminal aqua enhanced title "Figure 1" font "*,6" ^ `line 0: unknown or ambiguous terminal type; type just 'set terminal' for a list` ในสถานีทุบตีset terminal, set Terminal, set term, (และเดียวกันตามด้วย "น้ำ" มากเกินไป) ฯลฯ จะช่วยให้อะไร ฉันได้ลองพล็อตอีกครั้งตั้งแต่คู่แปดโดยเปิด "AquaTerm" แล้ว …

137 terminal  gnuplot  x11  octave  homebrew 

มีวิธีขยายเวกเตอร์โดยทำให้มันซ้ำหรือไม่? >v = [1 2]; >v10 = v x 5; %x represents some function. Something like "1 2" x 5 in perl จากนั้น v10 จะเป็น: >v10 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 สิ่งนี้ควรใช้ได้กับกรณีทั่วไปไม่ใช่เฉพาะกับ [1 2]

93 matlab  vector  octave 

ในสไลด์ภายในการบรรยายเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงโดย Andrew Ng จาก Stanford ที่ Coursera เขาได้ให้คำตอบหนึ่งบรรทัดต่อไปนี้สำหรับปัญหางานเลี้ยงค็อกเทลเนื่องจากแหล่งที่มาของเสียงถูกบันทึกโดยไมโครโฟนสองตัวที่แยกกัน [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x'); ที่ด้านล่างของสไลด์คือ "แหล่งที่มา: Sam Roweis, Yair Weiss, Eero Simoncelli" และที่ด้านล่างของสไลด์ก่อนหน้าคือ "คลิปเสียงเอื้อเฟื้อโดย Te-Won Lee" ในวิดีโอศาสตราจารย์ Ng พูดว่า "ดังนั้นคุณอาจมองไปที่การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลเช่นนี้และถามว่า 'การใช้สิ่งนี้ซับซ้อนแค่ไหน?' ดูเหมือนว่าในการสร้างแอปพลิเคชันนี้ดูเหมือนว่าจะทำการประมวลผลเสียงนี้คุณจะต้องเขียนโค้ดจำนวนมากหรืออาจเชื่อมโยงไปยังไลบรารี C ++ หรือ Java จำนวนมากที่ประมวลผลเสียงดูเหมือนว่ามันจะเป็นจริงๆ โปรแกรมที่ซับซ้อนในการทำเสียงนี้: แยกเสียงออกไปและอื่น ๆ ปรากฎว่าอัลกอริทึมทำสิ่งที่คุณเพิ่งได้ยินซึ่งสามารถทำได้โดยใช้โค้ดเพียงบรรทัดเดียว ... แสดงไว้ที่นี่นักวิจัยใช้เวลานาน เพื่อสร้างโค้ดบรรทัดนี้ดังนั้นฉันไม่ได้บอกว่านี่เป็นปัญหาที่ง่าย แต่ปรากฎว่าเมื่อคุณใช้สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมอัลกอริทึมการเรียนรู้จำนวนมากจะเป็นโปรแกรมสั้น ๆ จริงๆ " ผลลัพธ์เสียงแยกที่เล่นในการบรรยายวิดีโอนั้นไม่สมบูรณ์แบบ แต่ในความคิดของฉันมันยอดเยี่ยมมาก ใครมีข้อมูลเชิงลึกว่าโค้ดหนึ่งบรรทัดทำงานได้ดีเพียงใด โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีใครทราบข้อมูลอ้างอิงที่อธิบายการทำงานของ Te-Won Lee, Sam …

89 matlab  machine-learning  octave  linear-algebra  svd 

ฉันพยายามคำนวณ eigenvector เพียงไม่กี่ (5-500) ที่สอดคล้องกับค่าลักษณะเฉพาะขนาดเล็กที่สุดของเมทริกซ์กระจัดกระจาย - สมมาตรขนาดใหญ่ (สูงสุด 30000x30000) โดยน้อยกว่า 0.1% ของค่าที่ไม่ใช่ศูนย์ ขณะนี้ฉันกำลังใช้ scipy.sparse.linalg.eigsh ในโหมด shift-invert (sigma = 0.0) ซึ่งฉันคิดว่าผ่านการโพสต์ต่างๆในหัวข้อเป็นวิธีที่ต้องการ อย่างไรก็ตามอาจใช้เวลาถึง 1 ชั่วโมงในการแก้ปัญหาในกรณีส่วนใหญ่ ในทางกลับกันฟังก์ชั่นนั้นเร็วมากถ้าฉันขอค่าลักษณะเฉพาะที่ใหญ่ที่สุด (วินาทีย่อยในระบบของฉัน) ซึ่งคาดว่าจากเอกสาร เนื่องจากฉันคุ้นเคยกับ Matlab มากขึ้นจากการทำงานฉันพยายามแก้ไขปัญหาใน Octave ซึ่งให้ผลลัพธ์แบบเดียวกันกับฉันโดยใช้ eigs (sigma = 0) ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที (ช่วงย่อย 10 วินาที) เนื่องจากฉันต้องการทำการกวาดพารามิเตอร์ของอัลกอริธึมรวมถึงการคำนวณ eigenvector การเพิ่มเวลาแบบนั้นน่าจะเป็นเรื่องที่ดีสำหรับไพ ธ อนเช่นกัน ฉันก่อนเปลี่ยนพารามิเตอร์ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งความอดทน) แต่นั่นไม่ได้เปลี่ยนแปลงมากใน timescales ฉันใช้ Anaconda …

12 python  scipy  octave  sparse-matrix  eigenvector