从数据来帮助学习机学习使用算法做出更好的决策。的机器学习应用的例子包括聚类，其中对象分组为具有相似特征箱;回归，其中变量之间的关系，估计;和分类，其中使用训练模型来预测一个分类响应。让我们来看看在机器学习工作流程中的步骤。你可能有很多地方，如多个电子表格和数据库中的数据。

MATLAB提供一个互动的工具，可以很容易地进行各种机器学习任务，包括连接和导入数据。应用程序可以生成MATLAB代码，使您能够自动执行任务。通常情况下，数据丢失或不正确的值。查找，删除和清理数据功能，使您得到您的数据准备好进行分析。

如数据的趋势，模式和异常值的信息可以帮助我们决定学习技术应用的设备。使用数据可视化工具，您可以浏览您的数据，识别关键特征，并传达您的发现。它并不总是显而易见什么是最好的机器学习算法将是一个特别的问题。统计工具箱有各种各样的算法选择。而这些算法使用类似的语法。

这使您能够快速尝试几种不同的机器在这个例子中，我们采用Logistic回归，判别分析和K近邻对我们的数据集学习方法，等等。一些机器学习算法是计算密集型的。您可以通过加快这些算法内置的并行计算的支持。金宝app

神经网络是也为监督和无监督学习的常用方法。神经网络工具箱提供了额外的算法和引导您完成的训练和测试神经网络的过程中指向和点击应用。

拥有训练有素的不同机型，它比较其对测试数据的性能是至关重要的，这样我们可以得到我们的结果的信心。在这个例子中，我们比较准确程度不同的算法正确分类我们的测试数据。通常情况下，模型需要以细化为他们运行在最终应用速度更快。每个模型细化和还原工具可让您分析的算法参数的影响，并确定了可以用来产生类似的结果功能的子集。

机器学习算法往往在企业系统中使用。使用MATLAB编译器与附加建设者的产品，您可以将您的MATLAB模型直接集成到Ja下载188bet金宝搏va编写的应用程序和.NET模型也可部署为Excel中的加载项和独立的可执行文件。有关机器学习的更多信息，请点击下面的链接。