使用Octave來學習Machine Learning(一)

小之的公衆號 : WeaponZhi

前言

各位小夥伴若是是經過 Coursera 上吳恩達的機器學習視頻來學習的話，必定聽到過 Octave 的大名了，吳恩達強烈推薦你們使用 Octave 來學習機器學習，而且用了完整的一個章節「Octave and Matlab Tutorial」來說述 Octave 的基本操做。很是實用，也很簡單，推薦想使用 Octave 的同窗去學習一下。

我在使用 Octave 的過程當中，最舒服的地方就是它對矩陣操做的支持很是全面，使用起來也很簡單，一些看似很複雜的邏輯，用 Octave 可能一兩行就能夠輕鬆解決。我將帶你們認識和入門 Octave。

此文分兩篇來說解。

什麼是 Octave

Octave 是一種高層解釋類編程語言。旨在解決線性和非線性的數值計算問題。Octave爲GNU項目下的開源軟件，Octave 語法與 Matlab 語法很是接近，能夠很容易的將 Matlab 程序移植到Octave。

上面的說法不太通俗，簡而言之，Octave 是一些科學計算軟件，對於一些矩陣啊，一些高級的工程運算方面的工做，它比較擅長，而另外一個功能相似的軟件就是大名鼎鼎的 Matlab。那麼咱們爲何非要選擇 Octave 而不選擇更有名的 Matlab 呢。有如下幾個緣由：

• Octave 比較輕量級，安裝起來就幾十兆左右，而 Matlab 安裝程序得有 10 來G，基本你只裝功能最少的基本版，也得有個幾百兆到 1 G 的佔用。

• Octave 的語法設計上一開始是模仿 Matlab 的，語法基本相似。95 % 的 Matlab 代碼能夠直接在 Octave 上使用，但由於 Octave 上使用了譬如字符串「""」和 Unix 風格的註釋「#」，因此 Octave 的代碼不必定能在 Matlab 上使用。

• Octave 的繪圖後臺是強大的 Gnuplot，輸出格式不少，遠遠多於 Matlab，公式顯示上也強過 Matlab。

• 實際上我上面說的都是廢話，使用 Octave 主要仍是由於它是開源並免費的

安裝 Octave

那咱們就趕忙安裝 Octave 吧。

Windows 下沒啥好說的，去官網下載安裝包，一步到位。Mac (10.9以上)的話推薦你們使用 Homebrew 來安裝，Homebrew 是 Mac 下的軟件包管理工具。簡單介紹下步驟：

1、安裝 Xcode 和 Command Line Tool

App Store 中下載 Xcode

終端輸入「xcode-select —install」安裝 Command Line Tool

2、安裝 Xquatz，並創建軟連接爲 X11

終端輸入

sudo ln -sf /Applications/Utilities/XQuartz.app/ /Applications/Utilities/X11.app
複製代碼

X11 這東西很重要，MacOS 之前的版本是能夠隨附 X11 的，但如今你得經過以上方法去專門的下載，這個東西和圖形界面有關，能夠理解爲，使用 X11 可讓 Mac 兼容一些原來不能用的 Unix 軟件。在後面的一篇文章中，咱們還會用到它。

3、安裝 Homebrew，這裏咱們去官網下載：

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
複製代碼

4、使用 Homebrew 安裝 Octave

brew update && brew upgrade
brew install gcc
brew install octave
複製代碼

Linux 系統的安裝方法我就很少介紹了，使用 Linux 的同窗能夠本身查閱下。這裏要注意下，不要下載 4.0.0 版本，這個版本有重大 Bug。

安裝好 Octave 後，咱們能夠看到有兩種方式開啓 Octave，一種叫 Octave-cli，這是命令行形式打開 Octave，另外一種叫 Octave-gui，這是圖形化的形式，固然，我仍是建議你們用命令行來編寫代碼。來看下這兩種格式的樣式：

基本的操做

打開 Octave-cli 將看到上面終端顯示的畫面，咱們發現它的命令行的行標是 octave:1> 當你每次完成一個 Octave 代碼的時候，冒號後面的數字就會增長 1 ，咱們來試試

octave:1> 1+1
ans = 2
octave:2>
複製代碼

ans 表明的是 answer，同時 ans 也做爲變量被賦值爲 2 了。話說這個行標實在太醜了，咱們能夠經過PS1(str)來改變這個樣式，str 替換爲你想要的字符串樣式就能夠了，好比這樣

octave:2> PS1('小之牛逼 >> ')
小之牛逼 >>  (光標位置)
小之牛逼  >>  (光標位置)
複製代碼

這樣就能夠用自定義的行標了。

除了加法之外，Octave 必然也支持編程語言中經常使用的一些計算：

小之牛逼 >> 4+5
ans = 9
小之牛逼 >> 5-4
ans = 1
小之牛逼 >> 4*5
ans = 20
小之牛逼 >> 8/4
ans = 2
小之牛逼 >> 2^6
ans = 64
小之牛逼 >> 1 == 2 % false
ans = 0
小之牛逼 >> 1 ~= 2
ans = 1
小之牛逼 >> 1 && 0 % 與運算
ans = 0
小之牛逼 >> 1 || 0 % 或運算
ans = 1
小之牛逼 >> xor(1,0) % 異或運算
ans = 1
複製代碼

上面的代碼很簡單，但仍有一些東西值得你注意一下。「%」號後面是註釋，在運行的時候不會被編譯進去。Octave 中的 True 和 False 是用 1 和 0 來表示的。同時，1 不等於 2 是經過 1 ~= 2 來表示的，而不是用 1 != 2，其餘的和大部分編程語言差很少。

Octave 命令行中變量的使用方式和 Python 很像，好比咱們給 a 賦值給 3

小之牛逼 >> a = 3
a = 3
小之牛逼 >> a = 3;
複製代碼

注意到當語句後面加;的時候，回車後命令將不會打印任何東西。

總結

這篇文章幫助你們認識一下 Octave ，而且介紹了安裝步驟和一些基本的操做。Octave 強大的地方在它的矩陣運算和圖形繪製上，我將在下篇文章詳細的介紹。

那麼，有些讀者可能懵逼了，你以前不是在講 Python 嗎，怎麼忽然間切換到一門新語言了？我以爲有必要針對這個問題提早說一下。

首先，咱們目前花時間學習的最終方向是什麼，是機器學習，而不論是 Python 仍是 Octave，它相對於機器學習自己，都只不過是一種學習和實現的輔助工具罷了。機器學習須要大量的諸如矩陣這樣的計算，以及一些工程計算算法，使用 Octave 能夠快速的實現這些算法，至關於一個建模的過程，等到須要具體的資源配置的時候，再經過 Python、Java 亦或是 C++ 將它實現就行了。

總而言之，借用吳教授的話來講，項目開發的時間是寶貴的，機器學習的時間也是很寶貴的。而使用 Octave 能夠幫助你快速的實現學習算法，基本的思路達成以後，再經過 Python 這樣的語言去具體實現它，這樣你就能夠節約出不少時間，而不用過多的關注編程語言自己的實現規則，Octave 相比於 Python 這樣的語言，仍是更簡單一些。

Python 在機器學習領域，使用的很普遍，咱們學習它天然不會錯，並且 Python 自己的趣味性也值得你去學習，固然，這並不影響咱們去使用和學習 Octave，由於，可能你看完我這兩篇入門文章，就可以知足你在機器學習過程當中大部分的使用需求了。

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