Ang
Octave ay tumutulong sa sa paglutas ng mga linear at nonlinear na problema ayon sa numero, at para sa pagsasagawa ng iba pang mga numerical na eksperimento gamit ang isang wika na halos tugma sa MATLAB. Maaari rin itong gamitin bilang batch-oriented na wika.
Malawak bang ginagamit ang Octave?
Andrew Ng mula sa Stanford (https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng) ay binanggit na ang Matlab/Octave ay malawakang ginagamit sa industriya ng Machine learning para i-prototype I nagsagawa ng kaunting pananaliksik bago mag-ayos sa pag-aaral ng Python, dahil tila mas naaangkop ito sa mga problema sa totoong buhay.
Ang GNU Octave ba ay kasing ganda ng Matlab?
Ang
MATLAB ay malamang na mas malakas kaysa sa Octave, at ang mga algorithm ay tumatakbo nang mas mabilis, ngunit para sa karamihan ng mga application, ang Octave ay higit pa sa sapat at, sa palagay ko, ay isang kamangha-manghang tool na ganap na libre, kung saan ang Octave ay ganap na libre.
Ang GNU Octave ba ay pareho sa Matlab?
GNU Octave ay halos katugma sa MATLAB Gayunpaman, pinapayagan ng Octave's parser ang ilang (kadalasang lubhang kapaki-pakinabang) syntax na hindi ginagawa ng MATLAB, kaya ang mga program na isinulat para sa Octave ay maaaring hindi tumakbo sa MATLAB. … Naglalaman din ang page na ito ng mga tala sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga bagay na naiiba sa pagitan ng Octave (sa tradisyonal na mode) at MATLAB.
Maganda ba ang Octave para sa ML?
Maganda ang Octave para sa machine learning sa mga tuntunin ng pagtulong sa iyong mas maunawaan ang mathematical intuition sa likod ng mga algorithm. Gayunpaman, hindi ito ang pinakamahusay na wika para sa pagpapatupad ng ML o paggamit nito sa produksyon. Ang Python ay may mas mahusay na suporta para sa machine learning kaysa sa Octave.
