机器学习

 

使用 MATLAB 实现机器学习

训练模型、调优参数并部署到生产环境或边缘设备

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Machine Learning Onramp

使用 MATLAB®，工程师和其他领域专家部署了成千上万的机器学习应用程序。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行：

  • 点击式应用，可用于训练和比较模型  
  • 高级信号处理和特征提取技术   
  • 自动超参数调优和特征选择，可优化模型性能   
  • 能使用相同的代码规模处理大数据和集群   
  • 为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
  • 各种常用的分类、回归和聚类算法，用于监督式和无监督学习  
  • 对于大多数统计和机器学习计算，比开源工具执行速度更快 
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交互式应用和算法

您可以选择各种时下热门的分类、聚类和回归算法，还可选择“浅层”神经网络（最多三层）及其他机器学习模型。 从各种时下热门的分类、聚类和回归算法中选择。使用分类和回归应用交互式地训练、比较、调整和导出模型，供进一步的分析、集成和部署。如果您更偏好手写代码，可以通过特征选择和参数调优进一步优化模型。

Classification Learner 应用

模型可解释性

运用成熟的可解释性方法打破机器学习的黑盒，这些方法包括部分依赖图、LIME、Shapley 值和广义加性模型 (GAM) 等。验证模型是否使用了正确的证据进行预测，并找出在训练期间不明显的模型偏差。

Model Interpretability
自动化机器学习

自动化机器学习 (AutoML)

从训练数据自动生成特征，并使用贝叶斯优化等超参数调优算法优化模型。使用小波散射等专用特征提取方法处理信号或图像数据，还可使用多种特征选择方法，包括近邻元分析 (NCA)、最小冗余最大相关性 (MRMR) 和序列特征选择。

了解更多

代码生成

通过为整个机器学习算法（包括预处理和后处理）生成可读的 C 或 C++ 代码，将统计和机器学习模型部署到嵌入式系统。更新已部署模型的参数，而无需重新生成 C/C++ 预测代码。通过 Simulink® 中的 MATLAB 函数块和系统块使用机器学习模型，加快高保真仿真的验证和确认速度。

了解更多

在 Simulink 中使用机器学习模型

在 Simulink 中使用机器学习模型接受流式数据，并使用 SVM 模型预测标签和分类分数。

扩展和性能

使用 tall 数组在数据集（这些数据集因过大而无法放入机器内存)上训练机器学习模型，仅需对您的代码进行最少的更改。您还可以在台式机、集群或云上使用并行计算来加速统计计算和模型训练。

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Tall 数组

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设计、构建和可视化卷积神经网络。

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培养数据驱动的洞察力，从而改进设计和决策。

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开发和部署状态监控和预测性维护软件。

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