探索数据；建立机器学习模型；
MATLAB®通过访问和预处理数据，构建机器学习和预测模型以及部署模型来使数据科学变得容易，以企业IT系统。
- 访问存储在平面文件，数据库，数据历史学家和云存储，或连接到现场资源，例如数据采集硬件和财务数据提要
- 使用和清洁数据数据类型和预处理功能用于程序化和交互式数据准备，包括地面标签的应用程序
- 文档数据分析MATLAB图形和现场编辑笔记本环境
- 申请特定于领域的功能工程传感器，文本，图像，视频和其他类型的数据的技术
- 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型自动化功能选择，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，不重新编码另一种语言
- 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。无论您是在寻找一些帮助开始的初学者，还是希望快速评估许多不同类型的模型的专家，用于分类和回归的应用程序可快速结果。从各种最受欢迎的分类和回归算法中进行选择，根据标准指标比较模型，并导出有希望的模型以进行进一步的分析和集成。如果编写代码更多是您的样式，则可以使用模型培训功能中内置的超参数优化，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。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足迹的可部署模型。您还可以导出用于Simulink的机器学习模型金宝app®或将模型部署到MATLAB Production Server™与Web，数据库和企业应用程序集成。
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