matlab max()

>> a=[1,6,3;7,5,6] a = 1 6 3 7 5 6 >> [q,p]=max(a,[],2) 返回每行最大值,q是结果.p是索引 q = 6 7 p = 2 1 >> [q,p]=max(a,[],1) 返回每列最大值,q是结果.p是索引 q = 7 6 6 p = 2 1 2 原文地址:https://www.cnblogs.com/znsongshu/p/9276902.html

双休日常常意味着很多休息时间.与其懒洋洋地坐在那里玩游戏,为何不学点新知识武装自己?本文中不会特定推荐哪种编程语言,但是会提供基于GitHub上和TIOBE的编程语言清单一张.鉴于小编自己都还没对这个清单进行分类和验证,所以如果碰到一些古董语言和毫无用武之地的技术,请尽量无视.当然各位如果有什么好的推荐,欢迎留言(最好能链接到该语言的简介,可以是维基百科也可以是具体网站). 4th Dimension/4D ABAP ABC ActionScript Ada Agilent VEE Algol

Matlab中max函数在矩阵中求函数大小的实例如下: C = max(A)返回一个数组各不同维中的最大元素.如果A是一个向量,max(A)返回A中的最大元素.如果A是一个矩阵,max(A)将A的每一列作为一个向量,返回一行向量包含了每一列的最大元素.如果A是多为数组,max(A) treats the values along the first non-singleton dimension as vectors, returning the maximum value of each ve

Matlab中max函数在矩阵中求函数大小的实例如下:(1)C = max(A)返回一个数组各不同维中的最大元素.如果A是一个向量,max(A)返回A中的最大元素.如果A是一个矩阵,max(A)将A的每一列作为一个向量,返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值. 如果A是多维数组,max(A) treats the values along the first non-singleton dimension as vectors, returning the maximum v

C = max(A) 返回一个数组各不同维中的最大元素.如果A是一个向量,max(A)返回A中的最大元素.如果A是一个矩阵,max(A)将A的每一列作为一个向量,返回一行向量包含了每一列的最大元素. C = max(A,B) 返回一个和A和B同大小的数组,其中的元素是从A或B中取出的最大元素. 当Amxn是一个矩阵的时候,有以下几种情况:A = fix (rand (5,3)*50)%生成5X3随机矩阵B = A;%矩阵备份一次C = max(max(A))%矩阵最值D = max(A,[],1

举例用的矩阵A: A=[1 3 5; 0 4 6; 3 4 0] 一.格式1 B=min(A):获得矩阵A每一列的最小值,返回值B为一个行向量,其第i列对应A矩阵第i列的最小值. C=max(A) :获得矩阵A每一列的最大值,返回值C为一个行向量,其第i列对应A矩阵第i列的最大值. 二.格式2 [B,index]=min(A):返回行向量B和index,B向量记录A的每列的最大值,index向量记录每列最大值的行号. [C,index]=max(A):返回行向量C和index,C向量记录A的每列

当A是一个列向量时候,返回一个最大值,在此不在赘述. 当Amxn是一个矩阵的时候,有以下几种情况: ①   C = max(max(A)),返回矩阵最大值 ②   D = max(A,[],1),返回每一行的最大值,即mx1的行向量 ③   E = max(A,[],2),返回每一列的最大值,即1xm的列向量 ④   F = max(A,8),当元素小于8,用8填充 ⑤   [U V] = max(A),返回行列最大元素的行号与列号 注意以下几个表达式: H = max(A) I = max(A

1.C= min(a):返回最小值:我原来以为如果a是行向量,min(a)返回a本身,因为我记得min(a,1)是按列找最小,这是默认的.doc min发现,只要a是向量,那么返回最小值. 2.C= min(a,[],dim),dim分别取1,2和我理解的一样. 3.C= min(A,B),如果AB是同维矩阵,返回两者较小者.如果B是表量,那么返回A中每个数和B比较的结果,那个小返回那个. >> a = magic(3) a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 >> b = r

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的,如图(x为了方便取1维): 然后再来看看我们这里的logistic 回归模型,模型公式是:,这里假设W>0,Y与X各维度叠加和(这里