MATLAB机器学习

资 源 简 介

您将了解MATLAB中可用的几种机器学习技术，以及如何快速浏览数据，评估机器学习算法，比较结果以及为问题应用最佳机器学习。 重点包括无监督和受监督的机器学习技术，包括： •K均值和其他聚类工具 • 神经网络 •决策树和整体学习 •朴素贝叶斯分类 •线性，逻辑和非线性回归

详 情 说 明

在本文中，您将了解MATLAB中可用的几种机器学习技术，以及如何快速浏览数据，评估机器学习算法，比较结果以及为问题应用最佳机器学习。我们将详细介绍以下内容：

1. 无监督学习技术，包括：

- K均值和其他聚类工具。这些工具可以帮助您识别出数据中的不同群组，并将它们分组，以便更好地理解数据。

- 神经网络。神经网络是一种模拟人脑思考过程的算法，可以应用于图像识别、预测等许多领域。

2. 受监督的机器学习技术，包括：

- 决策树和整体学习。这些技术可以帮助您对数据进行分类或预测。

- 朴素贝叶斯分类。这种算法可以帮助您对数据进行分类，并计算出不同类别的概率。

- 线性、逻辑和非线性回归。这些技术可以帮助您对数据进行建模，以便更好地理解数据。

通过本文，您将不仅了解MATLAB中的机器学习技术，还将深入了解每种技术的优缺点及其应用场景。希望本文能够帮助您更好地理解机器学习，从而在实践中更好地应用它们。