Formación zh MATLAB y Simulink

机器学习斜坡弯道

机器学习

Este tutorial gratuito de dos horas不成比例的una introducción交互性métodos prácticos de机器学习para problem de clasificación。

Requisitos previos:MATLAB斜坡弯道o conocimientos básicos sobre MATLAB

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Ejercicios prácticos con comentarios y evaluaciones automatizadas

Lecciones disponibles en coreano, español, inglés y japonés

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1.

Visión通用机器学习

Familiarícese con los concepts de Machine Learning y con el curso。

  • ¿Qué es机器学习?
  • Visión德尔·柯索将军

2.

Flujo de trabajo de clasificación

我们的模型是clasificación。

  • Visión del flujo de trabajo de clasificación
  • Importacion de拿督
  • Procesamiento de拿督
  • Extraccion de caracteristicas
  • Creación de un modelo
  • Evaluacion del莫德罗
  • 修订

3.

Importación y pre - procesamiento de datos

导入数据desde各种档案。

  • Organización de archivos de datos
  • Creación de almacenes de datos
  • Creación de una transformación de datos

4.

Ingenieria de caracteristicas

calcalle características a partir de señales sin procesar。

  • 蒂波德senales
  • Cálculo de estadísticas de resumen
  • Busqueda de海岸边
  • 弗雷德derivadas
  • 弗雷德correlaciones
  • Automatización德拉extracción德características

5.

  • 错误de predicción reducido a la mitad。La herramienta de predicción de demand de electricidad a corto plazo creada por AMM logró un error porcentual absoluto medio (MAPE)总计1,7%，menos de La mitad que el 3.7% de MAPE conseguido con el método传统。深度学习和机器学习的数学模型之巅MATLAB环境温度之巅。
  • Actualización rápida在大流行病方面的模型和cambios relacionados。爱的人ajustó rápidamente e incorporó流行病的新趋势。为了实现debió有装备había程序有能力用MATLAB实现一个模型和实际数据之间的相互作用。
  • Desarrollo y despliegue de la herramienta de producción en 6 meses。机器学习的软件模型和MATLAB中的深度学习的实现方法。

莫德罗de clasificacion

机器学习对实现预测的全部利用模型。

  • Entrenamiento y功能
  • Modelos de Machine Learning
  • 我爱你，我爱你
  • Realizacion de predicciones
  • Investigación de classiificaciones erróneas
  • Mejora del莫德罗
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