MATLAB和Simu金宝applink培训
MATLAB基础
这门课程也以在线的、自定进度的形式提供。
这个为期两天的课程侧重于MATLAB中的数据分析和机器学习技术®使用统计和机器学习工具箱中的功能™和深度学习工具箱™.本课程演示了如何使用非监督学习来发现大型数据集中的特征,以及如何使用监督学习来建立预测模型。示例和练习强调了可视化和结果评估的技术。主题包括:
详见课程大纲
摘要目的:将数据导入MATLAB进行整理分析,包括对数据进行归一化,剔除缺失值的观测值。
摘要目的:使用无监督学习技术根据一组解释变量来分组观察,并发现数据集中的自然模式。
摘要目的:使用监督学习技术对分类问题进行预测建模。评估预测模型的准确性。
摘要目的:对数据集进行降维。改进和简化机器学习模型。
摘要目的:使用监督学习技术对连续响应变量进行预测建模。
摘要目的:创建和训练用于聚类和预测建模的神经网络。调整网络结构,提高性能。
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