Einführung in Machine Learning (4 Videos)
Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning kennen, erkunden Sie den Unterschied zwischen unüberwachtem und überwachtem Lernen und sehen Sie sich ein Beispiel für einen Machine-Learning-Ablauf an.
Angewandtes Machine Learning (4 Videos)
Erfahren Sie mehr über angewandte Machine-Learning-Themen wie Merkmalsgewinnung und Techniken zur Umwandlung von Rohdaten in Merkmale, ROC-Kurven zu Vergleich und Bewertung von Ergebnissen sowie Hyperparameteroptimierung zum Finden des besten Parametersatzes.
Practical Data Science with MATLAB Specialization (Kurs)
Melden Sie sich auf Coursera für unseren vierteiligen Kurs an, um Ihre Data-Science-Kenntnisse auszubauen und in realen Beispielen anzuwenden.
Machine Learning mit MATLAB (E-Book)
Lesen Sie das E-Book: Schritt für Schritt von Machine-Learning-Grundlagen zu komplexen Techniken und Algorithmen.
Interaktive Beispiele in MATLAB Online zum Ansehen und Ausprobieren
Lernen Sie praktische Anwendungsbeispiele in MATLAB kennen und probieren Sie sie an verschiedenen Modelltypen aus, einschließlich Klassifizierung, Regression und Clustering. Arbeiten Sie sich Schritt für Schritt durch den Entwicklungsablauf bis hin zum bestmöglichen Modell.
Klassifizierung
- Handschrifterkennung mit Bagged Classification Trees
- Klassifizierung
- Signalklassifizierung unter Verwendung von Wavelet-basierten Merkmalen und Support Vector Machines
- Bayes'sche Analyse für ein logistisches Regressionsmodell
- Klassifizierung mit unausgeglichenen Daten
- Automatisierte Klassifiziererauswahl mit Bayes'scher Optimierung
Clustering
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Statistics and Machine Learning Toolbox
Analysieren und modellieren Sie Daten mithilfe von Statistik und Machine Learning.
