Erste Schritte
Entdecken Sie Beispiele und Tutorials zu Machine Learning.
Machine Learning Onramp
Dieses kostenlose zweistündige Tutorial bietet eine interaktive Einführung in praxisorientierte Methoden zum Lösen von Klassifikationsproblemen mit Machine Learning.
Machine-Learning-Tutorials
Beginnen Sie mit der Dokumentation zum Machine Learning, und lernen Sie nach Ihrem eigenen Zeitplan. Es gibt zahlreiche Themen zu verschiedenen Prozessen des Machine Learning. Entdecken Sie beispielsweise, wie Classification-Learner- und Regression-Learner-Apps verwendet werden können, um Modelle zu trainieren und die validierten Ergebnisse anzuzeigen.
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Einführung in Machine Learning
Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning kennen, verstehen Sie den Unterschied zwischen nicht überwachtem und überwachtem Lernen, übliche Techniken des Machine Learning, und sehen Sie sich ein Beispiel für den Arbeitsablauf beim Machine Learning an.
Angewandtes Machine Learning
Erforschen Sie Themen des Machine Learning wie Feature Engineering und Hyperparameter zur Abstimmung Ihres Modells sowie ROC-Kurven zur Bewertung der Ergebnisse des Machine Learning und der besten Modelle für eingebettete Systeme.
Dokumentation und Beispiele zum Machine Learning
Erkunden Sie und führen Sie praktische Beispiele in MATLAB für verschiedene Modelltypen, einschließlich Klassifikation, Regression und Clustering aus. Gehen Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Anpassung des richtigen Modells.
- Handschrifterkennung mit Klassifikationsbäumen mit Bagging
- Klasseneinteilung
- Signalklassifizierung unter Verwendung Wavelet-basierter Merkmale und Support Vector Machines
- Bayes'sche Analyse für ein logistisches Regressionsmodell
- Klasseneinteilung mit unausgeglichenem Datum
- Automatisierte Klassifiziererauswahl mit Bayes'scher Optimierung
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Eine 30-tägige Erkundungstour auf Knopfdruck.
