MATLAB 家庭作业帮助服务 - Assignment Help

MATLAB家庭作业帮助

统计和机器学习Toolbox™提供功能和应用程序来描述,分析和建模数据。您可以使用描述性统计和绘图进行探索性数据分析,拟合概率分布到数据,生成蒙特卡罗模拟的随机数,并进行假设检验。回归和分类算法可以从数据和构建预测模型中得出推论。

对于多维数据分析,统计和机器学习工具箱提供特征选择,逐步回归,主成分分析(PCA),正则化和其他维数降低方法,让您识别影响模型的变量或特征。

该工具箱提供监督和无监督的机器学习算法,包括支持向量机(SVM),提升和包装决策树,k-最近邻,k-均值,k-型,分层聚类,高斯混合模型和隐马尔可夫模型。许多统计学和机器学习算法可以用于太大而不能存储在存储器中的数据集的计算。

从样本数据计算描述性统计量,包括中心趋势,色散,形状,相关性和协方差的度量。制作和交叉数据,并计算分组数据的摘要统计信息。如果您的数据包含缺失(NaN)值,则MATLAB®算术运算函数返回NaN。但是,统计和机器学习工具箱™中提供的专门功能忽略这些缺失值,并返回使用剩余值计算的数值。有关详细信息,请参阅缺少值的数据。

我喜欢什么关于Matlab:

我精通

数字分析师是通用语言。

分析工具非常好。这是我使用Matlab而不是八度的唯一原因。

有一个免费软件克隆,八度,符合参考实现。

我不喜欢Matlab:

没有一个很好的系统管理第三方(免费或其他)的包和脚本。 Mathworks控制“中央文件交换”,安装附加包似乎非常笨重,没有像R那样优秀的系统。此外,Mathworks没有动力改善这种情况,因为他们赚钱销售与免费软件包竞争的工具箱;

Matlab中并行计算的许可证是非常昂贵的;

许多m代码,包括许多工具箱功能和一些内置函数,被设计为显然是正确的,牺牲了效率和/或可用性。最明显的例子是Matlab的中值函数,它执行一种数据,然后取中间值。这是70年代以来错误的算法。

将图形保存到文件最好在Matlab中。

我在过去5年没有发现我的用户体验有所改善(即使我开始使用Matlab而不是八度音阶),尽管Mathworks继续添加响铃和口哨。这表明我不是他们的目标客户,而是希望通过使权力用户变得更糟,扩大市场份额。

现在有两种方法可以在Matlab中进行面向对象的编程,这是最令人困惑的。使用旧样式的旧版代码将持续一段时间。

Matlab UI是用Java编写的,它有关于内存管理的不愉快的想法。

校园有一个站点许可证,允许教师,工作人员,博士后和学生在大学拥有和个人拥有的设备上安装和使用Matlab。不是员工的学生(不是GSI或GSR)可以在个人拥有的设备上安装和使用Matlab来满足UCB提供的课程和学习的课堂要求。

如果您希望在上述条件下在自己的机器上安装Matlab,请填写此表格,我们将与您联系,了解如何进行安装。如果您不符合条件(例如,如果您是访问者),但想要个人购买Matlab,则需要直接与Mathworks联系。

请注意,如果您的计算机由SCF维护,则已经有Matlab可用。此外,所有SCF服务器和实验室机器都安装了Matlab并可供您使用。

如果您不符合Matlab在您的机器上的资格,这里有一些替代方法:

如果您不需要特定的Matlab工具箱,您可以免费在任何机器上安装Octave。它可以运行Matlab代码,并有自己的套件类似于Matlab工具箱。

您可能需要考虑登录我们的一个Linux服务器,并通过RDP远程运行Matlab图形界面。

我们可以帮助您将Matlab代码或工作流程移植到其他应用程序中。

虽然使用重采样所需的简单的计算机技能并不是微不足道的,但我们认为它们比分析数学远远不及分析数学,这些分析数学是传统方式学习推理的统计学家的后代。如果电脑在100年前可用,我们认为统计推断可能会以重采样为基础而发展起来。作为对这一完全推测性声明的支持,我们注意到,传统推理理论(即t分布)的最重要的发展之一是上世纪初由William Gosset基于重采样技术(和乏味的手工计算器) )。

无论其优点如何,现代计算机密集型技术和重采样统计软件都不会自动将数据转换为答案。相反,他们允许您设计和执行计算机实验,以找到自己的问题的答案。展示如何使用软件并说明一些常见类型的实验,但它们并不涵盖最重要的情况:专门针对您要查询的数据的问题。我们希望Resampling Stats能让您有机会回答有关您自己的数据的重要问题。

语言软件主要用于数字计算,但也用于其他目的,如数据,算法和其他编程语言(如C,C ++,Java)的实现,并包含图形投影。需要项目或任何其他帮助的学生可以简单地登录到www.homeworkchina.com,其中将以他们选择的必要引用格式向他们提供解决方案,并且是无剽窃的。

Posted on March 29, 2017 in 统计

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