无论你想解决什么样的问题,MATLAB®在这里帮忙。发现应用程序交互模型,健康,和标签数据的机器学习。
执行监督机器学习通过提供输入数据和已知的反应数据。利用这些数据,你可以训练模型,为应对新生成预测数据,验证模型的结果。
你可以自动训练或所有分类器的选择,比较验证结果,选择最好的模型,该模型适用于你的分类问题。
使用回归学习者应用交互式地探索你的数据,选择特性,指定验证方案,优化hyperparameters,和评估模型的性能。
火车一个或多个回归模型,比较验证结果,选择最好的模型,该模型适用于你的回归问题。
使用线性或非线性回归、插值平滑,和自定义方程适合多个适合曲线和比较。
看到置信区间和残差,消除异常值,并评估符合验证数据。
使用内置的检测和跟踪算法将地面实况数据或创建自定义自动化算法。
评估您的标签自动化算法的性能与视觉总结和导出标签地面真理用于系统验证,对象检测或语义分割网络。
交互式地标签信号进行分析或用于机器学习应用程序。
使用逻辑或分类属性标签信号,自动标签信号的峰值和添加,编辑,删除,或显示标签或子集的信号标签。
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