コード生成のワークフロー

コード生成の紹介

统计和机器学习工具箱関数に対する C/C++コードを生成する方法を学ぶ。

一般的なコード生成のワークフロー

機械学習モデルオブジェクトを使用しない统计和机器学习工具箱の関数に対するコードの生成。

機械学習モデルの予測をコマンドラインで行うコードの生成

分類または回帰モデルの予測を行うためのコードをコマンドラインで生成する。

インクリメンタル学習用のコード生成

バイナリ線形分類用のインクリメンタル学習を実装するコードをコマンドラインで生成する。

機械学習モデルの予測をMATLAB编码器アプリを使用して行うコードの生成

MATLAB编码器アプリを使用して,分類または回帰モデルの予測を行うためのコードを生成する。

予測用のコード生成とコーダーコンフィギュアラーの使用による更新

コーダーコンフィギュアラーを使用して,モデルの予測を行うコードを生成する。生成されたコードのモデルパラメーターを更新する。

コード生成用の可変サイズ引数の指定

実行時にサイズが変化する可能性がある入力引数を受け入れるコードを生成する。

表のデータを分類するためのコードの生成

数値変数とカテゴリカル変数を含む 桌子のデータを分類するためのコードを生成する。

カテゴリカル予測子用のダミー変数の作成とC / c++コードの生成

支持向量机分類器をあてはめてコードを生成する前に、カテゴリカル予測子を数値ダミー変数に変換します。

SVMの予測用の固定小数点コード生成

支持向量机分類モデルまたはSVM回帰モデルを予測するために,固定小数点コードを生成します。

コード生成と分類学習器アプリ

分類学習器アプリを使用して分類モデルに学習をさせ、予測用の C/C++コードを生成する。

最近傍探索モデルのコード生成

再近傍探索モデルを使用して最近傍を探索するためのコードを生成する。

確率分布オブジェクトのコードの生成

確率分布オブジェクトを標本データにあてはめて,近似分布オブジェクトを評価するコードを生成します。

分類学習器で学習させたロジスティック回帰モデルのコード生成

この例では,分類学習器を使用してロジスティック回帰モデルに学習させ,エクスポートされた分類モデルを使用してラベルを予測するCコードを生成する方法を示します。

分類予測ブロックと回帰予測ブロック

分类ブロックの使用によるクラス ラベルの予測

この例ではClassificationSVM预测ブロックを仿真软件®のラベ万博1manbetxル予測に使用する方法を示します。

分类树预测ブロックの使用によるクラス ラベルの予測

分類学習器アプリを使用して分類決定木モデルの学習を行い,ClassificationTree预测ブロックをラベル予測に使用する。

ClassificationEnsemble预测ブロックの使用によるクラスラベルの予測

最適なハイパーパラメーターでアンサンブル分類モデルの学習を行い,ClassificationEnsemble预测ブロックをラベル予測に使用する。

RegressionSVM预测ブロックの使用による応答の予測

回帰学習器アプリを使用してサポートベクターマシン(SVM)回帰モデルの学習を行い,回归预测ブロックを応答予測に使用する。

回归树预测ブロックの使用による応答の予測

この例ではRegressionTree预测ブロックを仿真软件®の応答万博1manbetx予測に使用する方法を示します。

RegressionEnsemble预测ブロックの使用による応答の予測

最適なハイパーパラメーターでアンサンブル回帰モデルの学習を行い,RegressionEnsemble预测ブロックを応答予測に使用する。

コード生成の応用

MATLAB函数ブロックの使用によるクラスラベルの予測

SVMモデルを使用してデータを分類する仿真万博1manbetx软件モデルからコードを生成します。

分類およびコード生成用の系统对象

学習済みの分類モデルを使用して予測を行うためのコードを系统对象™から生成し,系统对象を仿真软件モデルで使用します。万博1manbetx

Stateflowの使用によるクラスラベルの予測

判別分析分類器を使用してデータを分類するStateflow^®モデルからコードを生成します。

固定小数点展開用の行動認識仿万博1manbetx真软件モデル

固定小数点展開用に準備された仿万博1manbetx真软件の分類モデルからコードを生成する。