MATLAB用于数据科学
探索数据;构建机器学习模型;
做预测分析
马铃薯®通过工具可以轻松地进行数据科学，用于访问和预处理数据，构建机器学习和预测模型，并将模型部署到企业IT系统。
- 访问存储的数据平面文件，数据库，数据历史学家和云存储，或连接到现场来源，如数据采集硬件和财务数据源
- 使用管理和清洁数据数据类型和预处理功能对于程序化和交互式数据准备，包括基础标签的应用程序
- 文档数据分析matlab图形和直播编辑笔记本环境
- 申请特定域特征工程传感器，文本，图像，视频和其他类型数据的技术
- 探索各种建模方法使用机器学习和深度学习应用程序
- 微调机器学习和深度学习模式自动功能选择，型号选择和封闭式调谐算法
- 将机器学习模型部署到生产IT系统，不重新编码进入另一种语言
- 自动将机器学习模型转换为独立C / C ++代码
应用机器学习
找到最好的机器学习模型。无论您是一个寻找机器学习的一些帮助的初学者，还是希望快速评估许多不同类型模型的专家，分类和回归的应用提供了快速的结果。从各种最流行的分类和回归算法中选择，比较基于标准度量的模型，并出口有前途的模型以进一步分析和集成。如果编写代码更像是您的风格，您可以使用内置的HyperParameter优化模型训练功能，因此您可以快速找到最佳参数来调整模型。
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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®代码，企业IT系统或云。绩效事项时，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。您还可以在Simulink中导出用于使用的机器学习模型金宝app®或将模型部署到Matlab Products Server™，用于与Web，数据库和企业应用程序集成。
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