分类是用来将项目分配给一个离散群或类基于一组特定的特性。分类算法是统计学习/的一个核心组成部分机器学习。
在这个网络研讨会介绍分类功能包括在统计和机器学习工具。
代表的例子包括:
- 识别车辆类型基于声学信号或图像
- 使用图像分类制成品(光学质量控制)
- 分配一个信用评级使用的信息包括在财务报表中
- 基于DNA档案预测肿瘤类型
- 过滤垃圾邮件在电子邮件使用的频率不同的单词
应用示例使用真实世界的数据集是用来描述如何:
- 选择分类算法(袋装决策树、朴素贝叶斯分类器判别分析、逻辑回归)
- 训练你的分类器
- 评估分类器的精度(混淆矩阵,ROC曲线、分类错误)
- 简化你的分类模型
查看MATLAB代码和数据集。
主持人:理查德·威利是MathWorks产品营销经理,他专注于MATLAB和附加产品数据分析,统计和曲线拟合。s manbetx 8452007年加入MathWorks之前,理查德在风河系统和赛门铁克。理查德已经在工程和管理双硕士从麻省理工学院和印第安纳大学经济学硕士学位。
