matlab代码举例

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于计算并打印两个数的和：

a = 10;
b = 20;
sum = a + b;
disp(sum);

首先，我们定义变量 a 和 b 分别为 10 和 20。然后，我们将它们相加，并将结果存储在变量 sum 中。最后，我们使用 disp() 函数打印出 sum 的值，这将输出 30。

相关问题

用matlab代码举例

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算一个列表中所有数字的平均值：

% 创建一个数字列表
nums = [12, 4, 8, 15, 20];

% 计算数字平均值
avg = mean(nums);

% 显示结果
disp(['平均值：' num2str(avg)]);

该代码首先创建一个包含数字的列表，然后使用 MATLAB 的 `mean` 函数计算数字的平均值。最后，使用 `disp` 函数将结果显示在命令窗口中。

逻辑回归matlab代码举例

当然，我可以为您提供一个简单的逻辑回归的 MATLAB 代码示例。下面是一个使用逻辑回归来预测二进制分类的示例：

% 载入训练数据
data = load('training_data.txt');
X = data(:, 1:2); % 特征矩阵
y = data(:, 3); % 标签向量

% 可视化训练数据
plotData(X, y);

% 添加 x0=1 列到 X 矩阵中
X = [ones(size(X, 1), 1) X];

% 初始化参数
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 设置迭代次数和学习率
num_iterations = 1000;
alpha = 0.01;

% 使用梯度下降法计算最优参数
[theta, ~] = gradientDescent(X, y, initial_theta, alpha, num_iterations);

% 绘制决策边界
plotDecisionBoundary(theta, X, y);

% 预测新样本类别
new_sample = [1, 5, 7]; % 假设我们要预测的新样本特征为 [5, 7]
prob = sigmoid(new_sample * theta); % 计算预测概率
prediction = prob >= 0.5; % 使用阈值0.5进行分类
disp(['预测结果:', num2str(prediction)]);

这里假设您已经有一个名为 "training_data.txt" 的训练数据文件，其中包含了两个特征和一个二进制标签。代码中使用了自定义的 "plotData"、"gradientDescent" 和 "plotDecisionBoundary" 函数，您可以根据需要自行实现。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。