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在计算进行时间迭代时，随时间进行迭代输出是一种常见的需求，以下介绍Python的实现方式。

MATLAB的矩阵乘法预算符包含 * 与 .*，numpy的矩阵乘法运算符则包括 *、@（Python 3.5+）、np.dot()与 np.multiply()。其中的一些操作符二者相同，但实际操作却大为不同，容易造成混淆。

在将 MATLAB 的算法移植到 numpy 时，仔细观察便会发现一些同名函数存在差异。flatten 和 reshape函数即是一个例子。

MATLAB 的深度学习工具箱Deep Learning Toolbox的学习与使用对熟悉MATLAB的用户较为容易，尤其可以使用图形界面直观地看到训练的过程，但相应的GUI中的数值并不能直接导出，本文介绍如何在训练时保存训练误差相关信息。

在分类问题中，准确率 Accuracy / 精确率 Precision / 召回率 Recall三者的关系和定义经常被忽略且混淆，本文作备忘用。

相比于K-Means聚类的局限性，层级聚类对复杂数据有更强的灵活性。本文介绍 Python与MATLAB的凝聚层级聚类的实现方法。