使用 MATLAB 实现机器学习

利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型

使用 MATLAB®，工程师和其他领域专家部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。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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使用 MATLAB 实现机器学习入门

观看演示

了解如何使用MATLAB®里的机器学习工具解决回归、聚类和分类问题。
3:02
视频：机器学习概述
了解如何使用 MATLAB 中的机器学习工具解决回归、聚类和分类问题。

阅读和探索基础知识

MATLAB 机器学习
电子书：使用 MATLAB 进行机器学习（中文）
这本简短的电子书是您通往基础技术的指南。您将了解，机器学习就在您的掌控之中——您无需成为专家，即可马上入门。

浏览简介

简介：机器学习工作流程
简介：机器学习工作流程
阅读有关机器学习的简介，其中将解释什么是机器学习，并展示如何在 MATLAB 中训练分类和回归模型。

试用 Classification Learner 应用程序。

使用 Classification Learner 应用程序，尝试对您的数据集使用不同的分类器。适合决策树之类的常用模型、支持向量机、集成等等。使用 ROC 曲线和混淆矩阵比较模型。

尝试对 Fisher Iris 数据集使用 Classification Learner 应用程序: 您能否找到高精度模型？

    在您的浏览器中运行应用程序

学习高阶知识

学习高阶知识

Use the power and simplicity of tall arrays in MATLAB to access, explore, and process big data, as well as data that doesn't fit in memory (including data stored on Spark and Hadoop).
4:13
视频：Tall 数组具体应用
利用 MATLAB® tall 数组的强大功能和简易性，访问、探索和处理大数据及无法存入内存的数据（包括存储在 Spark™ 和 Hadoop® 上的数据）。

掌握机器学习

精通机器学习：MATLAB 分步实施指南
电子书：分步实施指南（中文）
获取该电子书并下载代码，通过逐步学习机器学习实践教程，掌握机器学习技术。

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Getting Started
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入门示例

了解工程师如何在航空航天和国防、金融、汽车等行业使用 MATLAB 实现机器学习。

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