最新功能
了解最新功能的MATLAB机器学习
交互式应用程序
- 使用分类学习与回归学习应用程式，以交互方式探索数据，选择功能，并培训和评估监督分类和回归模型
- 新执行超参数的自动调谐和从学习者应用程式内应用成本矩阵
- 将数据拟合为一个宽范围的概率分布，并探索用分发钳工应用改变参数值的影响
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自动化模型优化
- 新优化模型类型，同时超参数
- 使用贝叶斯优化自动调节的超参数
- 自动选择使用像邻里成分分析（NCA）和功能排名技术相关功能的子集
- 并行的利用并行计算工具箱多个核心自动优化方法的执行，和规模使用MATLAB并行服务器云和集群
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机器学习和统计算法
- 杠杆通常用于分类和回归算法，如线性和广义线性模型，支持向量机，决策树，集成方法，并且更金宝app
- 使用流行的聚类算法包括k-均值，K-mediods，层次聚类，高斯混合，和隐马尔可夫模型
- 新使用密度为基础的应用程序与噪声（DBSCAN）空间聚类和任意形状的谱聚类
- 运行统计和机器学习计算比用开源工具速度更快
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数据可视化
- 通过散点图、箱形图、树状图和其他标准统计可视化来探索数据的结构和特征之间的关系
- 使用先进的降维算法，如随机邻居嵌入（T-SNE）
- 可视化与分类学习者应用改进的散点图高密度数据
- 新从高数组创建混淆矩阵
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部署
- 自动生成C / C ++代码对许多流行的分类，回归和聚类算法
- 新部署到使用定点算术具有有限存储器和/或功率器件
- 新部署模式，如支持向量机，线性模型，以及决策树，更新参数，而无需重新生成C / C ++代码预测
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大数据
- 用高大的阵列有许多分类，回归以及集群的数据集，不适合在内存算法火车模型
- 适合多类分类模型，进行超参数优化，并指定高大阵列成本
- 使用快速近似手段，分位数，与非分层分区上的内存不足，数据
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