高级
提供者 : Gabriel Popoola
3 课时 · 21m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
数据分类模型是国防和工业中各种系统的基础。有很多因素会导致模型性能和可靠性的提高或降低。在深入研究分类模型的训练和选择之前，分类是将一组输入映射到离散输出变量的过程。您必须对什么是分类以及与为您的应用程序和需求选择最佳模型相关的工作流程有一个很好的基础理解。目标是让机器学习模型在给定一组带类别标签的输入数据输入的情况下学习映射函数。在这个MATLAB模块中，您将了解数据分类以及如何在MATLAB中实现它。
完成本模块后，您可以将所学知识应用到任何涉及数据分类的项目或任务中。这将使您能够创建和实施不同的预测模型。这些可用于金融、广告、天气/气候甚至医学等应用。
您将学到的内容
- 定义数据分类及其将输入映射到离散输出变量的过程
- 认识数据分类中输入和输出的概念
- 了解分类模型工作流
- 在 MATLAB 中实施数据分类
- 为给定应用和需求选择最佳分类模型
- 为金融、广告、天气/气候和医学等应用创建并实施不同的预测模型
关键要点
- 分类是将一组输入映射到离散输出变量的过程。
- 数据分类模型是国防和工业中各类系统的基础。
- 分类的目标是让机器学习模型在给定类别标注的输入数据下学习映射函数。
- 在训练和选择分类模型之前，对分类和模型选择工作流有扎实的基础理解至关重要。
- 数据分类可应用于金融、广告、天气/气候和医学等领域的预测模型。
常见问题
在这个 MATLAB 模块中我将学到什么？
您将了解数据分类是什么以及如何在 MATLAB 中实施，包括输入和输出的概念以及分类模型工作流。
本课程涵盖哪些主题？
课程涵盖分类概述、分类模型选择和数据分类模型工作流。
完成本模块后我能做什么？
完成本模块后，您可以将所学知识应用于任何涉及数据分类的项目或任务，使您能够为金融、广告、天气/气候和医学等应用创建并实施不同的预测模型。
本课程有助于培养哪些技能？
本课程有助于培养数据分类、数据科学、MATLAB、MeshLab 和统计分类方面的技能。
本课程如何定义数据分类？
分类被定义为将一组输入映射到离散输出变量的过程，其目标是让机器学习模型从类别标注的输入数据中学习映射函数。
