用于机器学习的MATLAB
培训模型、调优参数并部署到生产或边缘
在MATLAB中®在机器学习的应用方面，其他的工程师和专家都有很多经验。MATLAB simplifica las parts más difíciles del machine learning gracias a:
- 应用程序的apuntar y周转段entrenar y comparar莫德罗
- Tecnicas avanzadas德procesamiento de senalesyextraccion de funcionalidades
- 调整automático de hiperparámetrosyseleccion de funcionalidades这是对modelos的最优选择
- 我们可以把它叫做código段迈向大数据时代y集群
- Generación automatizada de código C/ c++对应用的嵌入和上下限
- Algoritmos德Clasificación, regresión y集群所以我们可以给你安排工作，也可以不安排工作
- Ejecucion mas rapida我们可以在código上看到机器学习的部分cálculos estadísticos
Descubra cómo otras personas利用MATLAB para机器学习
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应用程序计算交互
Escoja entre los algoritmos de clasificación, agrupación y regresión más conocidos, así como redes neuronales“浅表”de sta tres capas, junto contros modelos de Machine Learning。Escoja entre a gran variedad de los algoritmos clasificación，聚类y regresión más conocidos。Utilice应用程序clasificación y regresión para entrenar，比较，一个星y输出形式的交互模式，para continuar con el análisis, la integración y el despliegue。我们可以描述código es más su estilo, puede optimizar aún más los modelos con la selección de funcionalidades y el adjustment de parámetros。
机器学习自动化
类别automáticamente函数是最优模型使用técnicas调整hiperparámetros como la optimización bayesiana的一部分。Utilice tecnicas especializadas de extraccion de caracteristicas科莫la分散德小波帕拉拿督阿德senales画像,y tecnicas de seleccion de caracteristicas科莫埃尔分析de组件vecinos (NCA), el metodo de最小值redundancia y最大值relevancia (MRMR) y la seleccion de caracteristicas secuencial。
Generacion de脏污
机器学习模型estadística en sistemas embidos mediante generación de código C o c++可读的机器学习算法，包括前程序和后程序。实际上，您可以使用parámetros delos modelos desplegados sin volver a general el código de predicción C/ c++。从verificación到validación，我们可以在simulacones de alta fidelia中利用机器学习模型在MATLAB和Simulink中的函数块和系统块中金宝app®．
Escalado y rendimiento
利用数组和机器学习模型，结合和数据学习模型，在记忆中连接，con cambios mínimos en su código。También puede acelerar los cálculos estadísticos y el entrenamiento de modelos mediante cálculos parallelos en su equipo de escritorio, en cluster o en la nube。
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