ऑक्टेव रैखिक और गैर-रेखीय समस्याओं को संख्यात्मक रूप से हल करने में मदद करता है, और MATLAB के साथ अधिकतर संगत भाषा का उपयोग करके अन्य संख्यात्मक प्रयोग करने के लिए। इसे बैच-उन्मुख भाषा के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है।
क्या ऑक्टेव का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है?
स्टैनफोर्ड से एंड्रयू एनजी (https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng) का उल्लेख है कि मैटलैब/ऑक्टेव मशीन लर्निंग उद्योग में प्रोटोटाइप के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है I पायथन सीखने पर बसने से पहले काफी शोध किया, क्योंकि यह वास्तविक जीवन की समस्याओं के लिए अधिक उपयुक्त प्रतीत होता था।
क्या जीएनयू ऑक्टेव मैटलैब जितना अच्छा है?
MATLAB शायद ऑक्टेव की तुलना में बहुत अधिक शक्तिशाली है, और एल्गोरिदम तेजी से चलते हैं, लेकिन अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए, ऑक्टेव पर्याप्त से अधिक है और, मेरी राय में, एक अद्भुत है टूल जो पूरी तरह से फ्री है, जहां ऑक्टेव पूरी तरह से फ्री है।
क्या जीएनयू ऑक्टेव मैटलैब के समान है?
जीएनयू ऑक्टेव ज्यादातर MATLAB के साथ संगत है हालांकि, ऑक्टेव का पार्सर कुछ (अक्सर बहुत उपयोगी) सिंटैक्स की अनुमति देता है जो MATLAB नहीं करता है, इसलिए ऑक्टेव के लिए लिखे गए प्रोग्राम MATLAB में नहीं चल सकते हैं। … इस पृष्ठ में ऑक्टेव (पारंपरिक मोड में) और MATLAB के बीच भिन्न चीजों के बीच अंतर पर नोट्स भी शामिल हैं।
क्या ऑक्टेव एमएल के लिए अच्छा है?
ऑक्टेव मशीन लर्निंग के लिए अच्छा है एल्गोरिदम के पीछे गणितीय अंतर्ज्ञान को बेहतर ढंग से समझने में आपकी मदद करने के मामले में। हालांकि, यह एमएल को लागू करने या उत्पादन में इसका इस्तेमाल करने के लिए सबसे अच्छी भाषा नहीं है। ऑक्टेव की तुलना में मशीन लर्निंग के लिए पायथन के पास बहुत बेहतर समर्थन है।
