MATLAB:Statistics and Machine Learning Toolbox™ 软件包括下表中的示例数据集。

最新推荐文章于 2024-09-13 14:34:08 发布
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本文介绍了StatisticsandMachineLearningToolbox软件中包含的示例数据集,这些数据集对于进行统计分析和机器学习任务非常有用。
使用 MATLAB/Simulink + Statistics and Machine Learning Toolbox + Deep Learning Toolbox + Simscape，构建一个
amy_mhd的博客
10-18 82
《基于Simulink的液压系统多源故障诊断建模与机器学习应用》摘要： 本文详细介绍了利用MATLAB/Simulink平台构建液压伺服系统多源故障诊断模型的全流程。通过Simscape搭建高保真液压模型，注入传感器漂移、阀卡滞等四类典型故障，提取时域/频域特征构建多维特征向量。重点对比了SVM、随机森林和神经网络三种机器学习分类器的部署效果，测试集准确率达96%以上。文章创新性地实现了"物理建模-故障注入-特征提取-智能诊断-容错控制"的完整闭环，为复杂工业系统提供了延迟低于50ms的
手把手教你学Simulink--基于故障诊断与容错控制的场景实例：基于机器学习的多源故障分类与定位
最新发布
MHD0815的博客
10-18 213
本文是一篇Simulink机器学习故障诊断实践指南，重点介绍了如何构建液压系统的多源故障智能诊断模型。主要内容包括：1）从传统规则驱动到数据驱动的故障诊断方法转变；2）液压伺服系统建模与多源故障（传感器、执行器、动力源、管路）注入方法；3）关键特征提取技术（时域、频域、时频特征）与特征向量构建；4）三种机器学习分类器（SVM、随机森林、神经网络）的在线部署与性能对比；5）仿真结果分析及96%以上的诊断准确率验证。文章还提供了优化建议和工业应用拓展方向，为复杂系统故障诊断提供了完整的解决方案。
Mathworks R2019a Statistics and Machine Learning Toolbox
01-08
Statistics and Machine Learning Toolbox User’s Guide Statistics and Machine Learning Toolbox Release Notes
MATLAB R2018a 统计和机器学习工具箱学习（一） 描述性统计与可视化
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wfanyue的博客
09-08 1万+
MATLAB R2018a 统计和机器学习工具箱学习（一） 描述性统计与可视化 该内容被分为三个部分: 一、数据管理(Managing Data);       二、描述性统计(Descriptive Statistics);     三、统计可视化(Statistical Visualization); 1、数据管理(Managing Data):     可以导入和导出多种文件格式...
Statistical Learning Toolbox
隐形人
03-31 802
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=12333&objectType=file (1) functor>> f=@(x,y,a)(x+y)*af =     @(x,y,a)(x+y)*a>> functor ={f,2};>> r = slevalfunctor(functo
基于Matlab进行机器学习
zhujixiang12的博客
01-27 3976
基于Matlab进行低代码量的机器学习
机器学习应用 | 使用 MATLAB 进行异常检测（上）
r1832644594的博客
12-07 3657
在全天候运行的工业设备中，故障停机意味着产能的降低，因此设备运营阶段往往采取预防性维护的策略，这意味着异常数据稀缺，并且采集到数据全部或大多是正常数据，异常数据的占比往往较低（获取难度大风险高，或是无法描述异常模式），这也是为什么异常检测任务多被处理为无监督学习问题，仅仅通过正样本（正常数据）训练算法实现任务，或根据数据的隐藏特性筛选出其中的异常样本。在设备预测性维护应用中，针对传感器信号中的异常检测，多用生成式模型，学习正常数据的特征，并尝试重建数据，再利用重建误差作为判定是否异常的指标，如图。
Mathworks R2019b Statistics and Machine Learning Toolbox
01-07
统计与机器学习工具箱资源下载 Statistics and Machine Learning Toolbox
MATLAB统计和机器学习工具箱：数据分析与建模的利器
2401_85342379的博客
09-13 2398
MATLAB的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）是一个功能强大的数据分析和建模工具，它为数据科学家、工程师和研究人员提供了一系列的函数和应用程序，用于执行各种统计分析、机器学习算法和数据挖掘任务。本文将详细介绍该工具箱的主要功能、使用方法以及如何在实际问题中应用这些工具。
Statistics and Machine Learning Toolbox
09-30
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
精选资源
MATLAB工具库Statistics and Machine Learning Toolbox使用说明和案例
12-11
Statistics and Machine Learning Toolbox是MATLAB中的一款专业工具库，专门用于统计分析和机器学习，提供了从数据预处理到模型建立再到结果分析的全套解决方案。 该工具库包括但不限于以下功能：统计分析、假设...
MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox carsmall数据集
08-11
MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox carsmall数据集
matlab statistics learning toolbox
01-21
matlab statistics learning toolbox 提供统计工具使用学习
matlab遗传代码工具箱设置-Machine-Learning-Toolbox:机器学习工具箱
05-24
matlab遗传代码工具箱设置 概述 工具箱包含了我为机器学习领域编写的所有代码 ＃软件要求： 主要是Python，将来可能会使用c ++ ＃里边啥啊？ （1）分类：* Logistic回归：使用不同方法（SGD / GD / SVRG）推论LR中参数的求解器（2）聚类：* K-mean：在Python中实现朴素的k-mean算法* SOM：自组织使用张量运算在MATLAB中进行映射（3）降维：* PCA（4）神经网络：* TFNN：用于在张量流中建立神经网络的Python类* MLP_SingleOutput：用于多层感知器的matlab类（5）模型选择：* GA：遵循sklearn编码样式，用Python编写的遗传算法。
Statistics for Machine Learning
08-01
Pratap Dangeti, "Statistics for Machine Learning" English | ISBN: 1788295757 | 2017 | EPUB | 311 pages | 12 MB Key Features Learn about the statistics behind powerful predictive models with p-value, ANOVA, F-statistics. Implement statistical computations programmatically for supervised and unsupervised learning through K-means clustering. Master the statistical aspect of machine learning with the help of this example-rich guide in R & Python. Book Description Complex statistics in machine learning worries a lot of developers. Knowing statistics helps in building strong machine learning models that are optimized for a given problem statement. This book will teach you all it takes to perform complex statistical computations required for machine learning. You will gain information on statistics behind supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and more. You will see real-world examples that discuss the statistical side of machine learning and make you comfortable with it. You will come across programs for performing tasks such as model, parameters fitting, regression, classification, density collection, working with vectors, matrices, and more.By the end of the book, you will understand concepts of required statistics for Machine Learning and will be able to apply your new skills to any sort of industry problems. What you will learn Understanding Statistical & Machine learning fundamentals necessary to build models Understanding major differences & parallels between statistics way of solving problem & machine learning way of solving problem Know how to prepare data and "feed" the models by using the appropriate machine learning algorithms from the adequate R & Python packages Analyze the results and tune the model appropriately to his or her own predictive goals Understand concepts of required statistics for Machine Learning Draw parallels between statistics and machine learning Understand each component of machine learning models and see impact of changing them
matlab中statistics and machine learning toolbox工具包下载
01-31
在MATLAB中下载Statistics and Machine Learning Toolbox工具包非常简单。首先，打开MATLAB软件并登录您的MathWorks账号。在MATLAB的主界面中，点击“Add-Ons”选项卡，然后选择“Get Add-Ons”选项，这将打开Add-On...
matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox
01-21
### MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox 使用教程和文档 #### 安装与获取 为了使用 `Statistics and Machine Learning Toolbox`，需先确保已安装此工具箱。如果尚未拥有，则可以通过 MathWorks 官方...
在MatLab R2016b中，如何使用Statistics and Machine Learning Toolbox™ 进行简单的线性回归分析？请提供详细的步骤和代码示例。
11-10
在MatLab中，可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供的函数和工具来实现这一分析。 首先，你需要准备数据。假定你有一组自变量 X 和因变量 Y 的数据，可以创建一个矩阵或向量来存储这些数据。...
matlab实现机器学习
weixin_45570158的博客
05-08 1548
MATLAB 是一个强大的数学计算软件和编程环境，它内置了许多用于机器学习的函数和工具箱，如 Statistics and Machine Learning Toolbox。下面是一个简单的示例，展示如何在 MATLAB 中实现一个机器学习模型，比如使用逻辑回归（Logistic Regression）进行二分类。
评论 3
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