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循环神经网络

matlab r2014a错误,MATLAB中的潜在错误使R2014a回归

發(fā)布時(shí)間:2023/12/20 循环神经网络 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab r2014a错误,MATLAB中的潜在错误使R2014a回归 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

MATLAB R2014a過去工作得很好w回歸但是現(xiàn)在當(dāng)變量很好并且排名滿意時(shí)我得到一個(gè)錯(cuò)誤。

X = rand([10 3])

X =

0.8407 0.3517 0.0759

0.2543 0.8308 0.0540

0.8143 0.5853 0.5308

0.2435 0.5497 0.7792

0.9293 0.9172 0.9340

0.3500 0.2858 0.1299

0.1966 0.7572 0.5688

0.2511 0.7537 0.4694

0.6160 0.3804 0.0119

0.4733 0.5678 0.3371

K>> Y = rand([10 1])

Y =

0.1622

0.7943

0.3112

0.5285

0.1656

0.6020

0.2630

0.6541

0.6892

0.7482

[B,BINT] = regress(Y,X)

Subscript indices must either be real positive integers or logicals.

Error in regress (line 93)

b(perm) = R \ (Q'*y);

顯然,X和Y都很好。回歸中的矩陣數(shù)學(xué)會(huì)出現(xiàn)問題,并且由于某種原因,燙發(fā)是作為向量輸出的(給出了ind錯(cuò)誤)。上面幾行,qr就像這樣調(diào)用,沒有對燙發(fā)的進(jìn)一步修改:

[Q,R,perm] = qr(X,0);

幫助文件說qr應(yīng)該輸出第三個(gè)參數(shù),它是一個(gè)矩陣 - 但如果數(shù)學(xué)總是期望一個(gè)向量,怎么會(huì)這樣呢?

% [Q,R,E] = QR(A) produces unitary Q, upper triangular R and a

% permutation matrix E so that A*E = Q*R. The column permutation E is

% chosen so that ABS(DIAG(R)) is decreasing.

考慮到這兩者都是內(nèi)置函數(shù),非常令人困惑。我真的重新安裝了MATLAB R2014a和一些工具箱,STILL得到了這個(gè)錯(cuò)誤。感覺qr得到了更新以輸出不同的論點(diǎn),但我不明白為什么重新安裝不會(huì)解決這個(gè)問題,或者為什么qr會(huì)根本無論如何更新。我的MATLAB中的其他所有內(nèi)容都很棒。

任何想法???

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab r2014a错误,MATLAB中的潜在错误使R2014a回归的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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