数据科学MATLAB
探索数据;建立机器学习模型;
做预测分析
MATLAB®使数据科学更容易使用工具访问和预处理数据，建立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提要
- 管理和清洁数据使用数据类型和预处理功能用于程序和交互式数据准备，包括基础标签的应用程序
- 文件数据分析MATLAB的图形和住编辑器笔记本环境
- 应用特定领域的工程特性用于传感器、文本、图像、视频和其他类型数据的技术
- 探索使用的多种建模方法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
- 部署机器学习模型生产IT系统，而不用重新编码成另一种语言
- 自动转换机器学习模型独立的C / c++代码
应用机器学习
找到最好的机器学习模型．无论你是寻找机器学习入门帮助的初学者，还是希望快速评估多种不同类型模型的专家，分类和回归应用程序都能提供快速结果。从各种最流行的分类和回归算法中进行选择，比较基于标准度量的模型，并导出有前途的模型以进行进一步的分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，那么可以将超参数优化内置到模型训练函数中，这样就可以快速找到优化模型的最佳参数。
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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，或者云。当性能问题出现时，您可以从您的MATLAB代码生成独立的C代码来创建具有高性能预测速度和小内存占用的可部署模型。您还可以导出机器学习模型以在Simulink中使用金宝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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