数据科学用MATLAB

探索数据;建立机器学习模型;
做预测分析

MATLAB®使用工具访问和预处理数据，构建机器学习和预测模型，并将模型部署到企业IT系统，使数据科学变得容易。

  • 存取储存在平面文件、数据库、数据历史学家和云存储，或连接到实时资源，如数据采集硬件和财务数据提要
  • 管理和清理数据使用数据类型和预处理功能用于程序化和交互式数据准备，包括地面真相标签的应用程序
  • 文件数据分析MATLAB的图形和住编辑器笔记本电脑的环境
  • 应用特定领域的工程特性用于传感器、文本、图像、视频和其他类型数据的技术
  • 探索各种各样的建模方法机器学习和深度学习应用
  • 微调机器学习和深度学习模型自动特性选择和超参数调优算法
  • 部署机器学习模型到生产IT系统，而不用重新编码成另一种语言
  • 自动转换机器学习模型到独立的C / c++代码
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资源-数据科学
从数据科学的例子开始

为什么要使用MATLAB进行数据科学?

探索性数据分析

减少预处理数据的时间。从时间序列传感器数据到图像到文本，MATLAB数据类型显著减少了预处理数据所需的时间。高级函数使同步完全不同的时间序列、用内插值替换离群值、过滤噪声信号、将原始文本拆分为单词等等变得很容易。使用plot和Live编辑器快速可视化数据，以了解趋势并识别数据质量问题。

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应用机器学习

寻找最佳的机器学习模型。无论你是一个寻求机器学习入门帮助的初学者，还是一个希望快速评估许多不同类型模型的专家，用于分类和回归的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选择，根据标准的度量标准比较模型，并导出有前途的模型进行进一步的分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，那么您可以使用内置于模型训练函数中的超参数优化，这样您就可以快速找到优化模型的最佳参数。

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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®代码,企业IT系统或云。当性能很重要时，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产品服务器™，以便与web、数据库和企业应用程序集成。

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