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五款交互式机器学习应用程序
不管你想解决什么类型的问题,MATLAB
®
是来帮忙的。发现应用程序,以交互方式建模、拟合和标记用于机器学习的数据。
分类学习者
回归学习者
曲线拟合
图片标识
信号贴标机
分类学习者应用程序
训练模型对数据进行分类
通过提供输入数据和数据的已知响应来执行有监督的机器学习。有了这些数据,您可以训练一个模型,该模型生成对新数据的响应的预测,并查看已验证的模型结果。
您可以自动训练选择的或所有分类器,比较验证结果,并选择适用于您的分类问题的最佳模型。
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回归学习者应用程序
训练多元回归模型
使用回归学习器应用程序以交互方式浏览数据、选择功能、指定验证方案、优化超参数和评估模型性能。
训练一个或多个回归模型,比较验证结果,并选择适用于回归问题的最佳模型。
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曲线拟合应用程序
将曲线和曲面拟合到数据
使用线性或非线性回归、插值、平滑和自定义方程拟合曲线并比较多重拟合。
查看置信区间和残差,删除异常值,并评估与验证数据的拟合。
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图像标签应用程序
在图像中标记地面真实数据
使用内置的检测和跟踪算法标记地面实况数据,或创建自定义的自动化算法。
使用可视化摘要评估标签自动化算法的性能,并导出标签的基本事实,以用于系统验证、对象检测或语义分割网络。
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信号标签应用程序
标记信号属性、区域和关注点
交互式标记信号以供分析或用于机器学习应用程序。
对信号属性使用逻辑或分类标签,自动标记信号峰值,并添加、编辑、删除或显示信号标签的标签或子集。
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