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MathWorks R2019a 统计和机器学习工具箱

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简介：
MathWorks R2019a版本的统计和机器学习工具箱提供了一系列用于数据分析、模型开发及评估的函数与应用程序。该工具箱支持多种统计学方法以及监督与非监督机器学习技术，帮助用户执行预测性建模任务并简化工作流程。 Statistics and Machine Learning Toolbox 用户指南以及 Statistics and Machine Learning Toolbox 发行说明。

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  • MathWorks R2019a 统计和机器学习工具箱
    优质
    MathWorks R2019a版本的统计和机器学习工具箱提供了一系列用于数据分析、模型开发及评估的函数与应用程序。该工具箱支持多种统计学方法以及监督与非监督机器学习技术，帮助用户执行预测性建模任务并简化工作流程。 Statistics and Machine Learning Toolbox 用户指南以及 Statistics and Machine Learning Toolbox 发行说明。
     
  • MathWorks R2019a 深度学习工具箱
    优质
    MathWorks R2019a深度学习工具箱是一款集成开发环境，专为设计、训练及仿真深神经网络提供高效平台。支持各类深度学习模型与算法，适用于图像识别、语音处理等应用领域。 • 深度学习工具箱入门指南 • 深度学习工具箱用户手册 • 深度学习工具箱参考文档 • 深度学习工具箱发行说明
     
  • MathWorks R2019b 统计和机器学习工具箱
    优质
    MathWorks R2019b版本的统计和机器学习工具箱提供了数据预处理、模型训练与评估等功能，适用于各种统计学及机器学习应用。 统计与机器学习工具箱资源下载 Statistics and Machine Learning Toolbox
     
  • 统计与机器学习工具箱
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    《统计与机器学习工具箱》是一套全面的软件资源集合，旨在支持数据分析、模型建立及预测任务。本书深入浅出地介绍了如何利用这些工具进行高效的数据科学研究和应用开发。 Statistics and Machine Learning Toolbox是MATLAB中的一个工具箱。
     
  • MATLAB统计和机器学习工具箱指南手册
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    《MATLAB统计和机器学习工具箱指南手册》是一本详尽介绍如何使用MATLAB进行数据分析、模型开发及预测建模的专业书籍。适合科研人员与工程师阅读，助其掌握高效的数据处理技能。 本段落介绍了MATLAB统计与机器学习工具箱的使用指南，涵盖如何联系MathWorks、获取最新消息、销售和服务详情、用户社区以及技术支持等方面的内容。该工具箱提供了一系列功能强大的统计和机器学习工具，适用于数据分析、预测建模、分类及聚类等应用领域。文章将详细讲解这些工具的应用方法，并附有丰富的示例代码。无论您是初学者还是专业人士，本段落都能为您提供实用的指导和支持。
     
  • MathWorks R2019a MATLAB官方手册
    优质
    《MathWorks R2019a MATLAB官方手册》是MATLAB软件R2019a版本的权威指南，涵盖了该版本的所有新功能和更新，为用户提供详细的使用说明与示例。 • MATLAB 入门 (R2019a) • MATLAB 桌面工具与开发环境 (R2019a) • 数据导入与导出 • MATLAB 数学(R2019a) • MATLAB 数据分析 (R2019a) • MATLAB 编程基础 (R2019a) • MATLAB 面向对象编程 • MATLAB 图形 (R2019a) • 三维可视化 (R2019a) • 构建MATLAB应用程序 • 外部接口 • C/C++, Fortran, Java 和 Python API 参考手册 • MATLAB MAT-File 格式 • 函数参考指南 (R2019a) • R2014b 中的图形变化 (R2019a)
     
  • Matlab机器学习工具箱
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    MATLAB机器学习工具箱提供了一系列用于训练和验证各种机器学习模型的功能，适用于分类、回归和聚类等多种应用场景。 很好很强大的经典Spider机器学习工具包，是初学者的必备选择。
     
  • MATLAB函数工具包（包括复杂网络工具箱、图论工具箱、机器人功能工具箱及深度学习MATLAB工具箱等）
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    本MATLAB函数工具包集合了复杂网络、图论分析、机器人学以及深度学习等多个领域的专用工具箱，为科研与工程应用提供了强大的计算支持。 GARCH工具箱（包括多元）、gpml函数工具箱、ICA独立成分分析、K均值聚类函数工具箱1.0、LibSvm函数工具箱、Lyapunov、复杂网络工具箱、混沌工具箱3.0、混沌及时间序列函数程序包3.0、机器人函数工具箱、聚类分析工具箱、卷积神经网络函数工具箱、粒子群优化工具箱、模拟退火工具箱、群体智能算法Matlab工具箱3.0、深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0、深度学习matlab工具箱、时频函数工具箱、数据降维工具箱、数字图像处理工具箱、随机森林函数工具箱、图论工具箱、网页爬虫函数工具箱、遗传算法工具箱、蚁群算法ants工具箱和支持向量机工具箱1.0。
     
  • 机器人工具箱
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    《机器人工具箱》是一款集成了多种编程、模拟和分析工具的应用程序，旨在帮助用户高效地设计、开发及测试各类机器人系统。 《MATLAB Robotics Toolbox 9.10：探索机器人技术的新里程》 MATLAB Robotics Toolbox是MATLAB环境下的重要扩展工具包，在机器人领域具有强大的功能，为科学家与工程师提供全面支持，涵盖从设计、模拟到控制的各个阶段。最新版本Robotics Toolbox 9.10进一步提升了其在机器人学中的应用广度和深度。 一、概述 作为MATLAB中用于研究的核心组件，Robotics Toolbox 9.10涵盖了多个方面的重要工具，包括但不限于机器人建模、动力学分析、路径规划以及控制系统设计。它不仅适用于传统的机械臂等设备，也支持无人机及移动机器人的现代类型。通过封装复杂的运动学、动力学和控制算法，使得用户能够利用MATLAB的高级编程环境解决各种难题。 二、主要功能 1. **机器人建模**：提供多种类型的模型选项，包括连杆机构、铰接式机械臂以及并联机器人等，并支持参数化构建与3D可视化展示。 2. **运动学和动力学分析**：内置了DH参数表征法、雅可比矩阵计算及力矩传递函数等多种算法，帮助用户深入理解机器人的运动特性。 3. **路径规划**：提供基于图搜索、样条插值以及优化等方法的路径规划工具，以便机器人在复杂环境中找到最有效的移动路线。 4. **控制系统设计**：包含PID控制器和滑模控制策略，并支持自定义开发，便于用户进行性能调整与优化。 5. **传感器及感知技术**：包括激光雷达、相机、IMU等多种传感器模型的支持，有助于实现自主导航以及障碍物规避等功能的开发基础构建。 三、新特性 Robotics Toolbox 9.10中引入了以下显著更新和改进： 1. **增强型无人机支持**：增加了对多旋翼飞行器建模与控制的功能，并支持实时仿真及飞行控制系统。 2. **更多机器人模型库**：新增多种真实世界机器人的模型，如UR5、PR2等，方便用户进行测试对比。 3. **优化的图形界面功能**：改进了3D可视化效果，提供更加直观且互动性强的场景编辑与动画播放体验。 4. **更新控制工具集**：引入新型控制理论和技术（例如模型预测控制器和深度学习控制器），提高了整体系统的性能水平。 5. **增强兼容性支持**：更好地适配MATLAB最新版本，并确保与其他工具箱之间的无缝集成使用。 四、应用场景 Robotics Toolbox 9.10在机器人研究与开发领域具有广泛应用，包括但不限于： 1. **设计与分析阶段**：通过虚拟原型的设计，在项目初期节省硬件成本。 2. **实验室控制算法测试**：便于用户进行控制策略的调试和优化工作。 3. **教学培训平台建设**：为学生提供直观的学习体验，帮助他们掌握机器人学的基本原理并开展实践操作学习。 4. **工业自动化应用开发**：在生产线上设计与实施高效的机器人作业流程以提升效率。 5. **服务型机器人的研发部署**：助力开发者快速构建出用于家庭、医疗等多个领域的智能化解决方案。 综上所述，MATLAB Robotics Toolbox 9.10是科研人员和工程师的理想选择，凭借其强大的功能及用户友好的界面设计，在加速机器人项目开发的同时推动技术创新与进步。
     
  • MATLAB-深度学习工具箱
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    MATLAB深度学习工具箱提供了一系列用于构建、训练和仿真深神经网络的函数与API，适用于多种应用。 Deep Learning Toolbox™ 提供了一个框架用于设计和实现具有算法、预训练模型及应用的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络（ConvNets, CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络对图像、时间序列以及文本数据进行分类和回归操作。该工具箱中的应用程序和图表帮助您可视化激活，编辑网络架构，并监控培训进度。 对于小型训练集，可以利用预训练的深度模型如SqueezeNet、Inception-v3、ResNet-101、GoogLeNet 和 VGG-19 来执行迁移学习。此外还可以从 TensorFlow™-Keras 或 Caffe 导入的模型中进行操作。 了解如何使用 Deep Learning Toolbox 进行图像处理，包括训练卷积神经网络或利用预训练网络快速掌握新任务的方法。对于时间序列、顺序和文本数据而言，该工具箱提供了创建及培训深度学习网络的功能以完成分类、回归与预测等任务。 在调整和可视化方面，您可以绘制培训进度图、评估准确率并进行预测；还可以根据需要修改培训选项，并通过图表展示神经元所学的知识。借助本地或云中的多个 GPU 扩展深度学习功能，在交互式模式下或者批量作业中同时训练多个网络以加速工作流程。 在实际应用方面，Deep Learning Toolbox 可用于计算机视觉、图像处理、自动驾驶系统以及信号和音频等领域，并支持导入与导出网络模型及定义自定义的深度学习层。此外还可以通过 MATLAB 代码或 CUDA® 和 C++ 生成所需部署环境下的深学习网络函数逼近和聚类任务。 对于浅层神经网络而言，Deep Learning Toolbox 能够基于非线性动态系统进行顺序数据预测，并完成回归、分类及聚类等操作。