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预测建模的机器学习
机器学习无处不在,每天都用来做出关键的业务和生活决策。每个机器学习问题都是唯一的,因此管理原始数据,确定影响模型,训练多个模型并执行模型评估的关键功能可能具有挑战性。
本届会议探讨了使用MATLAB的机器学习的基础®。罗里通过示例,审查了监督(分类和回归)和无监督学习的典型工作流程。
亮点包括:
- 访问,探索,分析和可视化数据
- 使用分类学习者应用程序和函数进行交互性执行常用任务,例如数据探索,特征选择,交叉验证和结果评估
该演示文稿展示了统计和机器学习工具箱™和深度学习工具箱™中新功能的示例。
记录:2015年10月7日
特色产品
统计和机器学习工具箱
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