向量表示方法行向量向量运算一：加法二：标量乘法三：零向量四：转置五：内积（点积）六：外积（叉乘）七：导数矩阵运算-加法-标量乘法-矩阵乘法-向量-矩阵乘积-导数-积分-零矩阵-单位矩阵-矩阵行列式-矩阵的逆-转置-迹-秩-矩阵伪逆方阵函数向量－矩阵运算二次型定的形式正定半正定负定半负定范数梯度运算标量函数对向量的一阶偏导数内积对向量的梯度标量对向量的二阶偏导数向量对向量的梯度

%--------------------------------------------------------------------------%回归分析%--------------------------------------------------------------------------%% examp19.1-1mdl = LinearModel;methods(mdl)p

data=[1739.941675.152395.96373.33087.052429.471756.7716521514.98864.451647.312665.9222.853059.542002.33877.882031.663071.181803.581583.122163.052352.122557.041411.53401.33259.942150.98363.343477.95246

function f=bpfun()%Neural Network—bpfun.m%输入矩阵的范围(数据源)P=[20 3000;1400 3500;500 3500;];%创建网络net=newff(P,[6 1],{'tansig' 'purelin'});%初始化神经网络net=init(net);%两次显示之间的训练步数 默认为25net.trainParam.show=50;%lr不能选

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