梯度下降用octave代码实现

梯度下降的octave代码实现可以使用梯度下降优化函数fminunc()，它接受一个代价函数和输入参数，并且返回一个最优参数值。代码如下：[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);

相关问题

手写体数字识别代码octave

当然，我可以给你介绍一下手写体数字识别的代码实现。在Octave中，你可以使用机器学习算法来实现手写体数字识别。以下是一个简单的代码示例：

首先，你需要准备训练数据和测试数据。训练数据包含了一系列手写数字的图像和对应的标签，用于训练模型。测试数据则用于评估模型的准确性。

接下来，你可以使用Octave的机器学习库来构建一个分类模型。常用的算法包括支持向量机（SVM）和神经网络（Neural Network）。这里以神经网络为例。

1. 加载训练数据和测试数据：

load('train_data.mat');  % 加载训练数据
load('test_data.mat');   % 加载测试数据

2. 定义神经网络模型：

input_layer_size = 400;   % 输入层大小（图像大小为20x20）
hidden_layer_size = 25;   % 隐藏层大小
num_labels = 10;          % 输出层大小（数字0-9）

% 随机初始化神经网络参数
initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size);
initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels);
initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];

3. 训练神经网络模型：

options = optimset('MaxIter', 50);  % 设置迭代次数
lambda = 1;                        % 正则化参数

% 定义代价函数和梯度函数
costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels, X, y, lambda);
[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options);

4. 使用训练好的模型进行预测：

pred = predict(Theta1, Theta2, X_test);  % 预测测试数据

这只是一个简单的示例，实际的手写体数字识别代码可能更加复杂。你可以根据具体需求进行调整和优化。

使用韦达公式计算圆周率的Octave代码

以下是使用韦达公式计算圆周率的 Octave 代码:

function pi = compute_pi(n)
    pi = 0;
    for k = 0:n
        pi = pi + ((-1)^k)/(2*k+1);
    end
    pi = pi*4;
end

在这个函数中，变量 `n` 代表了计算圆周率时需要迭代的次数。函数使用了韦达公式中的求和符号来计算圆周率的近似值。最后，将计算出的结果乘以 4，就得到了圆周率的近似值。