新机能
机械学习に关するMATLABの最新机能を详しく知るく知る
対话型アプリ
- 分类学习器アプリおよび回帰学习器アプリを使用して，対话的なデータ分析，特徴选択，および教师あり分类モデルと回帰モデルの学习と评価を実行
- 新机能ハイパーパラメーターの自动调整を実行し，学习アプリ内からコスト行列を适用
- 分布钳工アプリを使用してデータを広范囲の确率分布にあてはめ，パラメーター値の変更の影响を分析
关连制品：统计和机器学习工具箱
モデルの自动最适化
- 新机能モデルタイプとハイパーパラメーターを同时に最适化
- ベイズ最适化によるハイパーパラメーターの自动调整
- 近傍成分解析（NCA）および特徴量ランク付けなどの手法により，关连する特徴のサブセットを自动选択
- 并行计算工具箱を使用して复数のコアで自动最适化メソッドの実行を并列化し，MATLAB并行服务器を使用してクラウドやクラスターに拡张
关连制品：MATLAB并行服务器，并行计算工具箱，统计和机器学习工具箱
机械学习および统计アルゴリズム
- 线形モデル，一般化线形モデル，サポートベクターマシン，决定木，アンサンブル学习など分类および回帰で一般的に使用されているアルゴリズム
- ķ平均法，K-中心点划分法，阶层クラスタリング，混合ガウス，隠れマルコフモデルを含む，一般的なクラスタリングアルゴリズムを使用
- 新机能的噪声（DBSCAN）および任意の形状のスペクトルクラスタリングを使用应用基于密度的空间聚类
- 统计および机械学习でオープンソースツールよりも高速な计算実行
关连制品：统计和机器学习工具箱
データの可视化
- 散布図，箱ひげ図，树形図，その他の标准的な统计の可视化によりデータの构造および特徴间の关系を探索
- 确率的近傍埋め込み法（叔SNE）などの高度な次元削减アルゴリズムを使用
- 分类学习器アプリの改善された散布図により，高密度データを可视化
- 新机能高大的配列から混同行列を作成
关连制品：统计和机器学习工具箱
展开
- 一般的な分类，回帰，クラスタリングのアルゴリズムに対するC / C ++コードの自动生成
- 新机能固定小数点演算を使用して，メモリや电力に制限があるデバイスに展开
- 新机能C / C ++予测コードを再生成せずに，SVM，线形モデル，决定木など展开済みモデルのパラメーターを更新
关连制品：MATLAB编码器，MATLAB编译，统计和机器学习工具箱
ビッグデータ
- 分类，回帰，クラスタリングのアルゴリズムで高大配列を使用し，メモリに收まりきらないデータセットを使ってモデルを学习
- マルチクラス分类モデルの近似，ハイパーパラメーターの最适化，および高配列でのコストの指定
- メモリに收まらないデータに対する高速な近似の平均，分位数，および非阶层的分割の使用
关连制品：并行计算工具箱，统计和机器学习工具箱
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