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1、求一个解非线性方程组的C#源程序
什么类似的功能，你把你的功能需求说出来，说不定能帮上你啊，maltab里的fsolve功能，有相关的类，你为什么不用啊!
private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e)
{
MLApp.IMLApp matlab = new MLApp.MLAppClass();
string command;
command = "t=2:0.2:4*pi;y=sin(t);plot(t,y)";
matlab.Visible = 0;
matlab.Execute(command);
command = @"print(gcf, "-djpeg", "c:\Test1")";
matlab.Execute(command);
matlab.Quit();
matlab = null;
pictureBox1.Image = Image.FromFile(@"c:\Test1.jpg");
}
装的是matlab7
2、c#中怎样调用matlab中的指令
就我现在知道的两种情况是：
1：将你的指令语句写成一个string ，然后在在C#中用MLApp.MLAppClass matlab = new MLAppClass(); matlab.Execute(string);执行即可！
2: 或是将matlab函数编译成.dll文件，可以直接在C#中调用！
----希望对你有帮助----
3、机器学习书籍选择?
推荐的话还是听听业内人士说的建议吧。
现在北京大学的张志华教授曾经在2017年的《中国计算机学会通讯》上发表了《机器学习的发展历程及启示》[1]，这篇文章里就很详尽地推荐了机器学习的学习方式——
机器学习集技术、科学与艺术于一体,它有别于习惯人工智能,是当代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。因此,建议在已有的计算机专业本科生课程的基础上,适当加强概率、统计和矩阵分析等课程,下面是具体课程设置和相关教材的建议 : 1.加强概率与统计的基础课程,建议采用莫里斯?德格鲁特 (Morris H. DeGroot) 和马克?舍维什 (Mark J. Schervish) 合著的第四版《概率论与数理统计》(Probability and Statistics ) 为教材。豆瓣链接——Probability and Statistics
2.在线性代数课程里,加强矩阵分析的内容。教材建议使用吉尔伯特?斯特朗 (Gilbert Strang) 的 《线性代数导论》(Introduction to Linear Algebra )。吉尔伯特?斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数,他的网上视频课程堪称经典。后续建议开设矩阵计算,采用特雷费森?劳埃德 (Trefethen N. Lloyd) 和戴维?鲍 (David Bau lll) 著作的《数值线性代数》(Numerical Linear Algebra ) 为教科书。 3.开设机器学习课程。机器学习有许多经典的书籍,但大多不太适宜做本科生的教材。最近,麻省理工学院出版的约翰?凯莱赫 (John D. Kelleher) 和布瑞恩?麦克?纳米 (Brian Mac Namee) 等人著作的《机器学习基础之预测数据分析》 (Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics ),或者安得烈?韦伯 (Andrew R. Webb) 和基思?科普塞 (Keith D. Copsey) 合著的第三版《统计模式识别》(Statistical Pattern Recognition ) 比较适合作为本科生的教科书。同时建议课程设置实践环节,让学生尝试将机器学习方法应用到某些特定问题中。
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