向量操作

向量中的元素操作通过括号来进行，第一个元素编号为1。例如，对于向量 a=[1:2:6 -1 0]，可以通过 a(3) 访问第三个元素，结果为 5。冒号表示法可用于声明元素范围，如 a(3:5) 返回 5 -1 0。Octave提供简单的向量操作，例如 a2 可以将向量中所有元素乘以2。对向量中的每个元素进行加减操作也十分简便。对应元素的乘除法使用 . 和 ./ 算符来实现。向量的乘法遵循矩阵乘法法则，而非对应元素相乘。

向量的元素引用，在 R 语言里是个挺基础但常用的操作。Dalgaard 书里的intake.pre例子就讲得挺清楚，尤其适合刚上手 R 的新手。直接用索引号就能搞定引用，比如intake.pre[1]就是取第一个元素，写法简单、效率也高。 搭配数据框的引用方式一起看，理解更快。你可以看看《数据框元素引用》，里面对df$col和df[ , ]的差异讲得比较明白，蛮实用的。 另外，想更深入一点？推荐你看看《R 语言初步_统计绘图与编程》这篇文章，讲了不少基础操作加图形展示，配合练习效果还不错。你在练习引用的时候顺带也能画点图，蛮有成就感的。 如果你遇到问题卡壳，像是类型搞混了、引用出错了，可以再去

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

编写一个Matlab程序，可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n，其中 n ≤ m。例如，输入 >> get_orthonormal(5,4)，将产生如下正交向量： 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。

支持向量机的入门教程挺适合想搞懂数据挖掘的你。书的内容比较接地气，不会全堆理论，基础数学 OK 就能看明白。讲得清楚，重点突出，尤其适合一边研究一边动手实践的朋友。哦，还有几个相关文章可以顺着看，理解也挺大。