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
  • 高级信号处理特征提取技术
  • 自动超参数调优特征选择,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

使用 MATLAB 实现机器学习入门

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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

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

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?

学习高阶知识

学习高阶知识

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

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。

探索深度学习

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。