OCTAVE basics - Operazioni di base

Appunti dal corso Machine Learning (Apprendimento Automatico) su Coursera.

Una volta lanciato Octave (io sto usando la versione  3.2.4) dal terminale (Bash):

1.  spostarsi nella directory di lavoro:
   
   cd /media/PEPPINO/Machine_learning/3_week/mlclass-ex2
   o in generale 
   
   cd pathname
   
   
2.  elenco degli oggetti presenti nel mio ambiente di lavoro (in R ls()  o ls.str()):
   
   who
   whos
   
3. crea una matrice:
   
   z= [0;0;0]
4. dimensioni di una matrice:
   
   size(z)    % 3 x 1
5. inizializziamo un altra matrice usando le dimensioni di quella già creata:
   
   g= zeros(size(z))
6. definiamo la funzione SIGMOIDE
   
   g= 1 ./ (1 + exp(-z))   % il punto prima del simbolo di divisione serve a indicare la divisione elemento per elemento (e non quella tra matrici ! ! ! )
7. rimuovere "oggetti" creati
   
   clear g z
    
8. Per creare una funzione da richiamare all'occorrenza aprire un file di testo ( ed. es. gedit in ambiente Linux o WordPad Blocco Note in Winzozz):
   
   function g = sigmoid(z)
   %   J = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
   % You need to return the following variables correctly
   
   g = zeros(size(z));
   
   % Instructions: Compute the sigmoid of each value of z (z can be a matrix, vector or scalar).
   
   g = 1 ./ (1 + exp(-z))
   
   end
   
    
9. e salva il file con sigmoide.m poi dalla linea di comando di Octave puoi richiamare la funzione
   
   sigmoide(z) % dove z è una matrice, un vettore o uno scalare presente nell'ambiente