数据科学

数据科学的MATLAB

探索数据；建立机器学习模型；
做预测分析

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MATLAB®通过访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型以及将模型部署到企业IT系统的工具，使数据科学变得更加容易。

  • 访问存储在中的数据平面文件、数据库、数据历史记录和云存储，或连接到实时源，如数据采集硬件和财务数据源
  • 使用数据类型和预处理功能用于编程和交互式数据准备，包括地面真相标签应用程序
  • 文档数据分析MATLAB图形和现场编辑笔记本环境
  • 申请领域特性工程传感器、文本、图像、视频和其他类型数据的技术
  • 使用机器学习和深度学习应用程序
  • 使用自动特征选择、模型选择和超参数调整算法
  • 将机器学习模型部署到生产IT系统，而不重新编码为另一种语言
  • 自动将机器学习模型转换为独立C/C++代码
工程师的人工智能：构建人工智能系统。
视频长度为3:40。
工程师的人工智能：构建人工智能系统
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为什么使用MATLAB进行数据科学？

探索性数据分析

花费更少的时间预处理数据. 从时间序列传感器数据到图像到文本，MATLAB数据类型大大减少了预处理数据所需的时间。高级函数可以轻松地同步不同的时间序列，用插值替换异常值，过滤噪声信号，将原始文本拆分为单词，等等。使用绘图和Live Editor快速可视化数据，以了解趋势并确定数据质量问题。

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应用机器学习

寻找最佳的机器学习模型. 无论您是初学者，还是专家，希望快速评估许多不同类型的模型，分类和回归应用程序都能提供快速的结果。从各种最流行的分类和回归算法中进行选择，比较基于标准度量的模型，导出有希望的模型以供进一步分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，则可以使用内置于模型训练函数中的超参数优化，以便快速找到最佳参数来优化模型。

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多平台部署

在任何地方部署机器学习模型包括C/C++代码，CUDA®密码企业IT系统或是云。当性能重要时，您可以从MATLAB代码生成独立的C代码，以创建具有高性能预测速度和较小内存占用的可部署模型。您还可以导出机器学习模型以在Simulink中使用万博1manbetx®或者将模型部署到MATLAB生产服务器™ 用于与web、数据库和企业应用程序集成。

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