解析MATLAB R2016b和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的聯(lián)系以及應(yīng)用
MATLAB R2016b更新亮點：
MATLAB R2016b在機(jī)器學(xué)習(xí)中的增強(qiáng)功能：更快地訓(xùn)練模型，使用大數(shù)據(jù)，并從模型生成 C/C++代碼。包括：
大數(shù)據(jù)算法
對超出內(nèi)存的數(shù)據(jù)執(zhí)行降維、描述性統(tǒng)計、k 均值聚類、線性遞歸、邏輯遞歸和判別分析。
貝葉斯優(yōu)化
通過搜索最佳超參數(shù)來調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
特征選擇
使用近鄰元分析 (NCA) 選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征。
代碼生成
為SVM 和邏輯遞歸模型生成預(yù)測 C 代碼（需要使用MATLAB Coder）。
分類學(xué)習(xí)器
并行訓(xùn)練分類器（需要使用Parallel Computing Toolbox）。
機(jī)器學(xué)習(xí)性能
借助重復(fù)觀察結(jié)果加速高斯混合建模、SVM 和稀疏數(shù)據(jù)的距離計算。
生存分析
為 Cox 比例風(fēng)險模型提供了新的殘差和處理關(guān)系的選項。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
機(jī)器學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
66文章
8357瀏覽量
132330 -
代碼生成
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
6瀏覽量
7523 -
大數(shù)據(jù)
+關(guān)注
關(guān)注
64文章
8856瀏覽量
137222
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
【「時間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗】全書概覽與時間序列概述
數(shù)據(jù)中提取特征并將其轉(zhuǎn)化為交易策略，以及機(jī)器學(xué)習(xí)在其他金融領(lǐng)域(包括資產(chǎn)定價、資產(chǎn)配置、波動率預(yù)測)的應(yīng)用。
全書彩版印刷，內(nèi)容結(jié)構(gòu)嚴(yán)整，條理清晰，循序漸進(jìn)，由淺入深，是很好的時間序列學(xué)習(xí)
發(fā)表于 08-07 23:03
柔性機(jī)器人與剛性機(jī)器人區(qū)別與聯(lián)系
柔性機(jī)器人和剛性機(jī)器人在結(jié)構(gòu)、功能、應(yīng)用場景等方面存在顯著的區(qū)別，但也有一些聯(lián)系。以下是它們的主要區(qū)別與聯(lián)系： 區(qū)別 1.結(jié)構(gòu)材料 柔性機(jī)器
利用Matlab函數(shù)實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法
在Matlab中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法是一個復(fù)雜但強(qiáng)大的過程，可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如圖像識別、自然語言處理、時間序列預(yù)測等。這里，我將概述一個基本的流程，包括環(huán)境設(shè)置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型設(shè)計、訓(xùn)練過程、以及測試和評估，并提供一個基于
預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系
預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個重要概念，它們在提高模型性能、減少訓(xùn)練時間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)用、區(qū)別和
計算機(jī)視覺與機(jī)器視覺的區(qū)別與聯(lián)系
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，計算機(jī)視覺和機(jī)器視覺作為該領(lǐng)域的兩個重要分支，逐漸引起了廣泛關(guān)注。盡管兩者在名稱上有所相似，但實際上它們在定義、技術(shù)特點、應(yīng)用領(lǐng)域以及發(fā)展前景等方面都存在著顯著的差異
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)分割方法
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)分割是一項至關(guān)重要的任務(wù)，它直接影響到模型的訓(xùn)練效果、泛化能力以及最終的性能評估。本文將從多個方面詳細(xì)探討機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)分
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是什么
在科技日新月異的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）已成為
MATLAB如何使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)
引言 在本文中，我們將探討如何在MATLAB中使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、預(yù)測建模等領(lǐng)域。MATLAB提供了豐富的工具箱，
神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩個至關(guān)重要的概念。雖然它們都與人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)有著密切的聯(lián)系，但在實際應(yīng)用和理論研究中，它們各自扮演著不同的角色。本文旨在深入探討神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖機(jī)器學(xué)習(xí)入門：基本概念介紹
圖機(jī)器學(xué)習(xí)（GraphMachineLearning，簡稱GraphML）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，專注于利用圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。在圖形結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)以圖的形式表示，其中的節(jié)點（或頂點）表示實體
Matlab R2016b創(chuàng)建STM32H743ZIT6控制工程當(dāng)從Simulink庫中拖入TIMx模塊出現(xiàn)報錯的原因？
Matlab R2016b創(chuàng)建STM32H743ZIT6控制工程當(dāng)從Simulink庫中拖入GPIO和ADC模塊到模型中時都沒有問題
但是拖入TIMx模塊出現(xiàn)提下列提示，并且反復(fù)蹦出，無法繼續(xù)進(jìn)行
發(fā)表于 04-25 07:00
機(jī)器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧
今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化，需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實現(xiàn)最佳性能。
AD7403的仿真模塊在matlab2016a中運(yùn)行報錯怎么處理？
在官網(wǎng)下載AD7403的仿真模塊，在matlab2016a中運(yùn)行報錯，怎么弄？
報錯內(nèi)容
MATLAB System block \'AD7403/MATLAB System\' error
發(fā)表于 12-07 06:34
如何通過Matlab進(jìn)行零極點求解？
對于包含變量的傳遞函數(shù)，如果其是二階的，利用Matlab求零極點表達(dá)式是容易實現(xiàn)的。但對于更高階的系統(tǒng)而言，想通過Matlab來求得解析解是極其困難的。
工商網(wǎng)監(jiān)
評論