MATLAB全局变量在机器学习中的应用：变量在机器学习中的核心地位

# 1. MATLAB全局变量概述**

全局变量是存储在MATLAB工作空间中，可在整个MATLAB会话期间访问的变量。它们与局部变量不同，后者仅在函数或脚本的范围内可见。全局变量在MATLAB中广泛用于存储共享数据、配置设置和中间结果。

全局变量的声明和访问使用`global`命令。例如，要声明一个名为`my_global`的全局变量，可以使用以下命令：

global my_global

然后，可以在MATLAB会话中的任何位置访问该变量，如下所示：

my_global = 10;
disp(my_global);  % 输出：10

# 2. 全局变量在机器学习中的应用

### 2.1 全局变量在训练模型中的作用

#### 2.1.1 存储模型参数

全局变量可用于存储模型参数，例如权重和偏差。这对于大型模型非常有用，因为它们可能包含大量参数。通过将这些参数存储在全局变量中，可以轻松地访问和更新它们。

% 创建一个全局变量来存储模型权重
global weights;

% 初始化权重
weights = randn(100, 100);

#### 2.1.2 共享中间结果

全局变量还可用于共享中间结果。这在训练复杂模型时非常有用，因为中间结果可能需要在多个训练步骤中使用。通过将这些结果存储在全局变量中，可以避免重新计算，从而提高训练效率。

% 创建一个全局变量来存储中间结果
global intermediate_results;

% 计算中间结果
intermediate_results = my_function(data);

% 在后续训练步骤中使用中间结果
new_weights = update_weights(intermediate_results);

### 2.2 全局变量在模型评估中的作用

#### 2.2.1 跟踪模型性能

全局变量可用于跟踪模型性能。这有助于监控模型在训练过程中的进展，并确定何时停止训练。

% 创建一个全局变量来存储模型性能指标
global performance_metrics;

% 计算模型性能指标
performance_metrics = evaluate_model(model, data);

% 检查模型性能指标
if performance_metrics.accuracy > 0.9:
    disp('模型训练完成');

#### 2.2.2 比较不同模型

全局变量还可用于比较不同模型。这有助于选择最适合特定任务的模型。

% 创建一个全局变量来存储不同模型的性能指标
global model_performance;

% 训练和评估模型 1
model_1 = train_model(data1);
model_performance.model_1 = evaluate_model(model_1, data1);

% 训练和评估模型 2
model_2 = train_model(data2);
model_performance.model_2 = evaluate_model(model_2, data2);

% 比较模型性能指标
if model_performance.model_1.accuracy > model_performance.model_2.accuracy:
    disp('模型 1 性能更好');
else:
    disp('模型 2 性能更好');

# 3.1 全局变量的定义和访问

#### 3.1.1 创建全局变量

在 MATLAB 中，可以通过使用 `global` 关键字来创建全局变量。语法如下：

global 变量名1 变量名2 ...

例如，要创建名为 `myGlobalVar` 的全局变量，可以使用以下代码：

global myGlobalVar

#### 3.1.2 访问全局变量

全局变量可以在任何函数或脚本中访问，方法是使用 `global` 关键字，后跟变量名。例如，要访问全局变量 `myGlobalVar`，可以使用以下代码：

global myGlobalVar

### 3.2 全局变量的优化

#### 3.2.1 减少全局变量的使用

过度使用全局变量会降低代码的可读性和可维护性。因此，应尽量减少全局变量的使用。以下是一些减少全局变量使用的方法：

* **使用局部变量：**对于只在特定函数或脚本