这些文件伴随“机器学习变得简单”网络研讨会，可以在这里查看:
//www.tianjin-qmedu.com/videos/machine-learning-with-matlab-100694.html
关于本次网络研讨会:
机器学习无处不在。从医疗诊断、语音和笔迹识别到自动交易和电影推荐，机器学习技术每时每刻都被用于做出关键的商业和生活决策。每个机器学习问题都是独特的，因此管理原始数据、识别影响模型的关键特征、训练多个模型以及执行模型评估都具有挑战性。
在本节课中，我们将探索使用MATLAB®机器学习的基础知识。
亮点包括:
•在MATLAB中访问、探索、分析和可视化数据
•使用分类学习者应用程序和统计和机器学习工具箱®中的功能来执行常见的机器学习任务，例如:
o特征选择和特征变换
o指定交叉验证方案
o训练一系列分类模型，包括支持向量机(svm)、增强和袋装决策树、k-最近邻和判别分析万博1manbetx
o使用混淆矩阵和ROC曲线进行模型评估和模型比较，以帮助为数据选择最佳模型
•将训练过的模型集成到计算机视觉、信号处理和数据分析等应用程序中。
化学式용양식
Shashank Prasanna(2022)。让机器学习变得简单(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/50232-machine-learning-made-easy)， MATLAB中央文件交换。검색됨．
Matlab릴리스호환정보
개발환경:R2015a
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