基于MATLAB的机器学习
这门为期两天的课程侧重于MATLAB中的数据分析和机器学习技术®使用统计和机器学习工具箱中的功能™深度学习工具箱™. 本课程演示如何使用无监督学习来发现大数据集中的特征，并使用监督学习来构建预测模型。示例和练习突出显示和评估结果的技术。主题包括：
- 组织和预处理数据
- 聚类数据
- 创建分类和回归模型
- 解释和评价模型
- 简化数据集
- 使用集成提高模型性能
基于MATLAB的机器学习
先决条件
| 第1天，共2天 | |
|---|---|
| 导入和组织数据 | 目标：将数据导入MATLAB并组织分析，包括规范化数据和删除缺失值的观测值。
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| 在数据中寻找自然模式 | 目标：使用无监督学习技术根据一组解释变量对观察结果进行分组，并发现数据集中的自然模式。
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| 建筑物分类模型 | 目标：使用监督学习技术对分类问题进行预测建模。评估预测模型的准确性。
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| 第2天，共2天 | |
|---|---|
| 改进预测模型 | 目标：减少数据集的维数。改进和简化机器学习模型。
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| 建立回归模型 | 目标：使用监督学习技术对连续响应变量进行预测建模。
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| 创建神经网络 | 目标：创建和训练用于聚类和预测建模的神经网络。调整网络结构以提高性能。
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