Статистика и приложения машинного обучения

Примените методы статистики и машинного обучения к отраслевым рабочим процессам

Statistics and Machine Learning Toolbox™ обеспечивает инструменты, чтобы описать, анализировать, и данные модели. Примените эти инструменты, в сочетании с другим MATLAB^® тулбоксы, чтобы выполнить отраслевые рабочие процессы. Некоторые области применения включают:

Космос — Исследует радар и другие сигналы, обнаруживает аномалии и создает прогнозные модели.
Биотехнология и Фармацевтическая продукция — Анализируют клинические данные и выполняют моделирование и симуляцию для изобретения лекарства и разработки.
Коммуникации и Обработка сигналов — Классифицируют аудио и другие сигналы, и беспроводные устройства модели и интегральные схемы.
Выработка энергии — энергопотребление Прогноза, контролируйте производственное оборудование и оптимизируйте обработку химикатов в нефти и газе.
Промышленная автоматизация и Машинное оборудование — Применяют многомерную статистику и прогнозирующее моделирование к данным о производственном процессе, контролируют производственные процессы и качество продуктов, и улучшают использование и выражения.
Медицинские устройства — Сборка поддающиеся толкованию алгоритмы машинного обучения на биомедицинских временных рядах и данных изображения для разработки приложений при исполнении регулирующих стандартов.
Количественные Финансы и управление рисками — Обучают, сравнивают и оптимизируют модели для алгоритмической торговли, распределения активов, кредитного риска и обнаружения мошенничества.

Космос

Радарная классификация целей Используя машинное обучение и глубокое обучение (Radar Toolbox)

Классифицируйте радар, возвращает подходы машинного и глубокого обучения использования.

Биотехнология и фармацевтическая продукция

Высокопроизводительное секвенирование

Анализ профиля экспрессии гена (Bioinformatics Toolbox)

Этот пример показывает много способов искать шаблоны в профилях экспрессии гена.

Идентификация значительных функций и классификация белка профилируют (Bioinformatics Toolbox)

В этом примере показано, как классифицировать данные о масс-спектрометрии и использовать некоторые статистические инструменты, чтобы искать потенциальные маркеры болезни и протеомную диагностику шаблона.

Изобретение лекарства и разработка

Моделирование PK/PD и Симуляция, чтобы Вести Стратегию Дозирования Антибиотиков (SimBiology)

В этом примере показано, как выполнить симуляцию Монте-Карло фармакокинетической/фармакодинамической модели (PK/PD) для антибактериального средства.

Симуляция ответа инсулина глюкозы (SimBiology)

В этом примере показано, как симулировать и анализировать модель в SimBiology® с помощью физиологически основанной модели системы инсулина глюкозы в нормальных и страдающих от диабета людях.

Коммуникации и обработка сигналов

Анализ данных S-параметров файлов данных RF (RF Toolbox)

В этом примере показано, как выполнить статистический анализ набора файлов данных S-параметра с помощью величины, среднего значения и стандартного отклонения (STD).

Время вейвлета, рассеиваясь с ускорением графического процессора — разговорное распознавание цифры (Wavelet Toolbox)

Извлеките функции на своем графическом процессоре для классификации сигнала.

Выработка энергии

Прогнозная аналитика для управления активами

Прогнозирование высокоскоростного подшипника ветрогенератора (Predictive Maintenance Toolbox)

Создайте экспоненциальную модель ухудшения, чтобы предсказать Остающийся срок полезного использования (RUL) ветряного двигателя, переносящего в режиме реального времени. Экспоненциальная модель ухудшения предсказывает RUL на основе своего уголовного прошлого параметра и последних измерений.

Энергетическая торговля и управление рисками (ETRM)

Модель и симулирует спотовые цены электричества Используя Скошенное Нормальное распределение (Econometrics Toolbox)

В этом примере показано, как симулировать будущее поведение спотовых цен электричества из модели временных рядов, подбиравшей к историческим данным.

Хеджирование стратегий Используя опции распространения (Financial Instruments Toolbox)

Этот пример показывает различные стратегии хеджирования минимизировать воздействие в Энергетическом рынке с помощью Взломанных Опций Распространения.

Оценка опций Swing Используя метод Лонгштафф-Шварца (Financial Instruments Toolbox)

В этом примере показано, как оценить опцию колебания с помощью симуляции Монте-Карло и метода Лонгштафф-Шварца.

Промышленная автоматизация и машинное оборудование

Обнаружение отказа Используя основанные на данных модели (Predictive Maintenance Toolbox)

Используйте основанный на данных подход моделирования для обнаружения отказа.

Диагностика отказа подшипника качения (Predictive Maintenance Toolbox)

Выполните диагностику отказа подшипника качения на основе ускоряющих сигналов. Примените анализ огибающей спектра и спектральный эксцесс к диагностике отказа на подшипниках.

Обнаружение отказов центробежных насосов с использованием анализа невязок (Predictive Maintenance Toolbox)

Используйте основанный на четности-уравнениями подход модели для обнаружения и диагноза отказов в системе накачки.

Воздушное обнаружение отказа компрессора Используя рассеивание вейвлета (Wavelet Toolbox)

Классифицируйте отказы на акустические записи воздушных компрессоров с помощью сети рассеивания вейвлета и машины опорных векторов.

Медицинские устройства

Время вейвлета, рассеиваясь для классификации сигналов ECG (Wavelet Toolbox)

Классифицируйте человеческие сигналы электрокардиограммы с помощью времени вейвлета, рассеявшись и классификатора машины опорных векторов.

Классификация рассеиваний времени вейвлета данных о фонокардиограмме (Wavelet Toolbox)

Классифицируйте человеческие записи фонокардиограммы с помощью времени вейвлета, рассеявшись и классификатора машины опорных векторов.

Распознавание деятельности человека модель Simulink для развертывания смартфона

Сгенерируйте код от классификации Simulink^® модель, подготовленная к развертыванию на смартфоне.

Распознавание деятельности человека модель Simulink для развертывания фиксированной точки

Сгенерируйте код из модели Simulink классификации, подготовленной к развертыванию фиксированной точки.

Количественные финансы и управление рисками

Алгоритмическая торговля

Машинное обучение для статистического арбитража: введение (Financial Toolbox)

Эта тема вводит серию примеров, которые обеспечивают общий рабочий процесс для иллюстрирования, как возможности в MATLAB применяются к статистическому арбитражу.

Машинное обучение для статистического арбитража II: покажите техническую разработку и разработку моделей (Financial Toolbox)

Создайте непрерывное время модель Маркова динамики книги лимитного приказа (LOB) и разработайте стратегию для алгоритмической торговли на основе шаблонов, наблюдаемых в данных.

Кредитный риск

Прогнозирование корпоративных уровней по умолчанию (Financial Toolbox)

В этом примере показано, как создать модель прогнозирования для корпоративных уровней по умолчанию.

Сравнение рейтинга кредитоспособности Используя логистическую регрессию и деревья решений (Risk Management Toolbox)

Этот пример показывает рабочий процесс для создания и сравнения двух моделей рейтинга кредитоспособности: рейтинг кредитоспособности, основанный на модели на логистической регрессии и рейтинге кредитоспособности, основанном на модели на деревьях решений.

Оптимизация портфеля и распределение активов

Оптимизация портфеля Используя факторные модели (Financial Toolbox)

Этот пример показывает два подхода для использования факторной модели, чтобы оптимизировать распределение активов под средой среднего отклонения.

Эконометрическое моделирование

Регрессия временных рядов I: линейные модели (Econometrics Toolbox)

Этот пример вводит основные допущения позади моделей многофакторной линейной регрессии.

Регрессия временных рядов III: влиятельные наблюдения (Econometrics Toolbox)

В этом примере показано, как обнаружить влиятельные наблюдения в данных временных рядов и вместить их эффект на моделях многофакторной линейной регрессии.