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用MATLAB进行机器学习:从分类开始
分类是用来根据一组特定的特征将项目分配到一个离散的组或类。分类算法是统计学习的核心组成部分机器学习.
在本次网络研讨会中,我们将介绍统计和机器学习工具箱中包含的分类功能。
代表的例子包括:
- 根据声音信号或图像识别车辆类型
- 用图像对制成品进行分类(光学质量控制)
- 用财务报表中的信息来确定信用等级
- 根据DNA图谱预测肿瘤类型
- 使用电子邮件中不同单词的频率过滤垃圾邮件
使用真实世界数据集的应用示例用于描述如何:
- 在分类算法(袋装决策树、naïve贝叶斯分类器、判别分析和逻辑回归)之间进行选择
- 训练你的分类器
- 评估分类器的准确性(混淆矩阵,ROC曲线,分类错误)
- 简化分类模型
主持人:Richard Willey是MathWorks的产品营销经理,他专注于MATLAB和用于数据分析、统计和曲线拟合的附加产品。2022世界杯八强谁会赢?在2007年加入MathWorks之前,Richard曾在Wind River Systems和Symantec工作。Richard拥有麻省理工学院的工程和管理双硕士学位和印第安纳大学的经济学硕士学位。
记录:2011年9月22日
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