【源码】简化机器学习

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这些文件伴随着“机器学习变得简单”的网络研讨会，可以在这里查看:

http://www.mathworks.com/videos/machine-learning-with-matlab-100694.html

关于网络研讨会:

机器学习无处不在。从医学诊断、语音、手写识别到自动交易和电影推荐，机器学习技术每时每刻都被用于做出重要的商业和生活决策。每个机器学习问题都是独特的，因此管理原始数据、识别影响模型的关键特征、训练多个模型并执行模型评估可能具有挑战性。

在本课程中，我们将探讨使用MATLAB®的机器学习的基本原理。

亮点包括:

•在MATLAB中访问、探索、分析和可视化数据

•使用分类学习应用程序和统计和机器学习工具箱®中的功能，执行常见的机器学习任务，如:

o特征选择和特征转换

o指定交叉验证方案

o训练一系列分类模型，包括支持向量机(SVMs)、提升和袋装决策树、k-最近邻和判别分析

o使用混淆矩阵和ROC曲线进行模型评估和比较，以帮助为您的数据选择最佳模型

•将训练后的模型集成到计算机视觉、信号处理和数据分析等应用程序中。