机器学习与MATLAB:入门分类
理查德·威利，数学工厂
分类用于根据一组特定的特征将项目分配到一个离散的组或类。分类算法是统计学习的核心组成部分机器学习．
在本次网络研讨会中，我们将介绍统计学和机器学习工具箱中的分类功能。
代表的例子包括:
- 基于声信号或图像识别车辆类型
- 使用图像进行制造的商品（光学质量控制）
- 利用财务报表中的信息进行信用评级
- 根据DNA图谱预测肿瘤类型
- 在电子邮件中使用不同单词的频率过滤垃圾邮件
使用真实世界数据集的应用示例用于描述如何:
- 选择分类算法（袋装决策树、朴素贝叶斯分类器、判别分析和逻辑回归）
- 训练你的分类器
- 评估分类器的准确性(混淆矩阵、ROC曲线、分类误差)
- 简化分类模型
关于演示者：Richard Willey是MathWorks的产品营销经理，他专注于MATLAB和用于数据分析、统计和曲线拟合的附加产品。下载188bet金宝搏在2007年加入MathWorks之前，Richard曾在风河系统和赛门铁克工作。理查德拥有麻省理工学院工程和管理双硕士学位和印第安纳大学经济学硕士学位。
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