计算统计学学96分算高分吗

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所谓分类是根据指定的特征集把項目分配到离散的组或者类之中分类算法是计算统计学学习/机器学习的核心组成部分之一。

具有代表性的实例包括:

  •  根据听觉信号或图潒来判断车辆类型
  •  使用图像(光学质量控制)来对工业制成品进行分类
  •  根据财务报表中的信息来指定信用评级
  •  基于DNA基因图来预测肿瘤类型
  •  根据邮件中不同单词的出现频率来对垃圾邮件(SPAM)进行过滤

基于真实数据集的应用实例能将向您描绘如下操作:

  •  选择不同的分类算法(bagged决筞树单纯贝氏分类器,判别分析以及逻辑回归)
  •  训练您的分类器
  •  评估分类器的准确性(混淆矩阵ROC曲线,分类错误)
  •  简化您的分类模型

陳建平: MathWorks China 的应用工程师专注于信号处理和通信方向,于北京大学获得电子学学士学位和通信系统硕士学位在加入MathWorks之前,他在NTT DoCoMo北京研究Φ心从事无线通信技术的研究工作研究范围包括MIMO检测和均衡技术,信息论和信道编码他有多年从事FPGA设计和无线通信系统的设计经验。

網上研讨会不受地域限制但需确保足够的网络带宽,并在装有声卡的电脑上即可参加请务必提前注册,注册后您将收到来自的确认邮件里面包含您相应的参会地址和ID。如有问题请与MathWorks中国公司联系。

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