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
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
查看他们如何应用MATLAB于机器学习
Automotive
BMW
Detecting Oversteering with Machine Learning
Utilities and Energy
Baker Hughes
Predictive Maintenance for Gas and Oil Extraction Equipment Using Data Analytics and Machine Learning
Neuroscience
Battelle
Neural Bypass Technology Restores Movement to a Paralyzed Man’s Arm and Hand
交互式应用和算法
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。
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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。使用小波散射等专门特征提取算法处理信号或图像数据，并使用近邻成分分析 (NCA) 或序列特征选择等特征选择算法。
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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。
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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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