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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)分析介紹

MATLAB ? 來源:djl ? 2019-09-16 11:32 ? 次閱讀
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機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù),讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類和動物與生俱來的能力:從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用計(jì)算方法直接從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”信息,而不依賴于預(yù)定方程作為模型。 隨著可用于學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量的增加,算法也會相應(yīng)地提高性能。

了解機(jī)器學(xué)習(xí),從這三個問題開始:

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)很重要?

隨著大數(shù)據(jù)的興起,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決很多領(lǐng)域問題的關(guān)鍵技術(shù),例如:

計(jì)算金融,用于信用評分和算法交易

圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺,用于人臉識別,運(yùn)動檢測和物體檢測

計(jì)算生物學(xué),用于腫瘤檢測,藥物發(fā)現(xiàn)和DNA測序

能源生產(chǎn),用于價(jià)格和負(fù)荷預(yù)測

汽車,航空和制造,用于預(yù)測性維護(hù)

自然語言處理,用于語音識別應(yīng)用

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)分析介紹

更多數(shù)據(jù),更多問題,更好的解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然模式,從而產(chǎn)生洞察力,并幫助您做出更好的決策和預(yù)測。 在醫(yī)學(xué)診斷,股票交易,能量負(fù)荷預(yù)測等領(lǐng)域,每天都會使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出重要決定。 例如,媒體網(wǎng)站依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來篩選數(shù)百萬個選項(xiàng),為您提供歌曲或電影推薦。 零售商利用它來了解客戶的采購行為。

什么情況下使用機(jī)器學(xué)習(xí)?

當(dāng)您有一個復(fù)雜的任務(wù)或涉及大量數(shù)據(jù)和大量變量的問題,但沒有現(xiàn)有的公式或方程式時,需要考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)。 例如處理以下情況,機(jī)器學(xué)習(xí)是一個很好的選擇:

面部識別和語音識別 ——

手寫規(guī)則和方程式太復(fù)雜

交易記錄的欺詐檢測 ——

任務(wù)的規(guī)則不斷變化

自動化交易和需求預(yù)測 ——

數(shù)據(jù)的性質(zhì)不斷變化,程序需要適應(yīng)

如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)包括兩種學(xué)習(xí)方式:

監(jiān)督式學(xué)習(xí),通過訓(xùn)練已知輸入和輸出數(shù)據(jù)的模型,來預(yù)測未來的輸出

無監(jiān)督學(xué)習(xí),在輸入數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)分析介紹

聚類 Clustering

查找數(shù)據(jù)中的自然分組和模式。在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上使用聚類來查找自然分組和模式。聚類應(yīng)用包括模式挖掘、醫(yī)學(xué)成像和對象識別。

分類 Classification

構(gòu)建模型將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別。這有助于更準(zhǔn)確地分析和可視化您的數(shù)據(jù)。可以為信用評分、腫瘤檢測、人臉識別等應(yīng)用使用分類。

回歸 Regression

構(gòu)建模型來預(yù)測連續(xù)數(shù)據(jù)。有了此信息,您可以對未來的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。

MATLAB 機(jī)器學(xué)習(xí)

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)處理大數(shù)據(jù)的工具和應(yīng)用程序中,MATLAB 是一個理想的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。使用 MATLAB,您可以立即訪問預(yù)置的函數(shù)、大量的工具箱以及用于分類、回歸和聚類的專門應(yīng)用程序。MATLAB 可以實(shí)現(xiàn):

比較各種方法,例如邏輯回歸、分類樹、支持向量機(jī)、集成方法和深度學(xué)習(xí)

使用模型優(yōu)化和縮減技術(shù)創(chuàng)建能夠最好地捕捉數(shù)據(jù)預(yù)測能力的精確模型

將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到企業(yè)系統(tǒng)、集群和云中,并且將模型輸出到實(shí)時嵌入式硬件

通過自動生成代碼對嵌入式傳感器進(jìn)行分析

支持從數(shù)據(jù)分析到實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)流程

《MATLAB 機(jī)器學(xué)習(xí)》電子書

逐步學(xué)習(xí)從基礎(chǔ)到高級的技術(shù)和算法

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(diǎn)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(bào)投訴
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