解析MATLAB R2016b和機器學(xué)習之間的聯(lián)系以及應(yīng)用
MATLAB R2016b更新亮點：
MATLAB R2016b在機器學(xué)習中的增強功能：更快地訓(xùn)練模型，使用大數(shù)據(jù)，并從模型生成 C/C++代碼。包括：
大數(shù)據(jù)算法
對超出內(nèi)存的數(shù)據(jù)執(zhí)行降維、描述性統(tǒng)計、k 均值聚類、線性遞歸、邏輯遞歸和判別分析。
貝葉斯優(yōu)化
通過搜索最佳超參數(shù)來調(diào)整機器學(xué)習算法。
特征選擇
使用近鄰元分析 (NCA) 選擇機器學(xué)習模型特征。
代碼生成
為SVM 和邏輯遞歸模型生成預(yù)測 C 代碼（需要使用MATLAB Coder）。
分類學(xué)習器
并行訓(xùn)練分類器（需要使用Parallel Computing Toolbox）。
機器學(xué)習性能
借助重復(fù)觀察結(jié)果加速高斯混合建模、SVM 和稀疏數(shù)據(jù)的距離計算。
生存分析
為 Cox 比例風險模型提供了新的殘差和處理關(guān)系的選項。
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