The guide covers a wide range of topics such as linear regression, logistic regression, decision trees, clustering, and neural networks. It also discusses the use of toolboxes for specific applications such as bioinformatics, finance, and image processing. The book is divided into several chapters, each focusing on a different aspect of statistics and machine learning. Chapter 1 provides an overview of the MATLAB environment and its capabilities for statistical analysis and machine learning. Chapter 2 covers data preprocessing techniques, including data cleaning, transformation, and feature extraction. Chapter 3 introduces linear regression and logistic regression, including model development and evaluation. Chapter 4 explores decision trees and their applications in machine learning. Chapter 5 discusses clustering methods and their uses in data segmentation and classification. Chapter 6 delves into neural networks and deep learning techniques for more advanced applications. Finally, Chapter 7 provides a comprehensive case study demonstrating the practical application of MATLAB in real-world scenarios. The book is written in a clear and concise manner, making it accessible to both beginners and experienced users of MATLAB.

Руководство охватывает широкий спектр тем, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, кластеризация и нейронные сети. В нем также обсуждается использование наборов инструментов для конкретных приложений, таких как биоинформатика, финансы и обработка изображений. Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена различным аспектам статистики и машинного обучения. Глава 1 содержит обзор среды MATLAB и ее возможностей для статистического анализа и машинного обучения. Глава 2 описывает методы предварительной обработки данных, включая очистку данных, преобразование и извлечение признаков. Глава 3 вводит линейную регрессию и логистическую регрессию, включая разработку и оценку модели. Глава 4 посвящена деревьям принятия решений и их применению в машинном обучении. Глава 5 обсуждает методы кластеризации и их использование в сегментации и классификации данных. Глава 6 углубляется в нейронные сети и методы глубокого обучения для более продвинутых приложений. Наконец, в главе 7 представлен комплексный пример практического применения MATLAB в реальных сценариях. Книга написана в ясной и лаконичной манере, что делает её доступной как для начинающих, так и для опытных пользователей MATLAB.

guide couvre un large éventail de sujets tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, le clustering et les réseaux neuronaux. Il traite également de l'utilisation de kits d'outils pour des applications spécifiques telles que la bioinformatique, la finance et le traitement d'images. livre est divisé en plusieurs chapitres, chacun traitant de différents aspects des statistiques et de l'apprentissage automatique. chapitre 1 donne un aperçu de l'environnement MATLAB et de ses capacités d'analyse statistique et d'apprentissage automatique. chapitre 2 décrit les méthodes de prétraitement des données, y compris le nettoyage des données, la conversion et l'extraction des caractéristiques. chapitre 3 introduit la régression linéaire et la régression logistique, y compris le développement et l'évaluation du modèle. chapitre 4 traite des arbres de décision et de leur application à l'apprentissage automatique. chapitre 5 traite des méthodes de regroupement et de leur utilisation dans la segmentation et la classification des données. chapitre 6 explore les réseaux neuronaux et les méthodes d'apprentissage profond pour des applications plus avancées. Enfin, le chapitre 7 présente un exemple complet de l'application pratique de MATLAB dans des scénarios réels. livre est écrit d'une manière claire et concise, ce qui le rend accessible aux utilisateurs débutants et expérimentés de MATLAB.

La guía cubre una amplia gama de temas como la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión, la clusterización y las redes neuronales. También se discute el uso de conjuntos de herramientas para aplicaciones específicas como bioinformática, finanzas y procesamiento de imágenes. libro está dividido en varios capítulos, cada uno dedicado a diferentes aspectos de la estadística y el aprendizaje automático. capítulo 1 ofrece una visión general del entorno MATLAB y sus capacidades de análisis estadístico y aprendizaje automático. En el capítulo 2 se describen los métodos de pretratamiento de datos, incluida la depuración de datos, la conversión y la recuperación de rasgos. capítulo 3 introduce regresión lineal y regresión logística, incluyendo el desarrollo y evaluación del modelo. capítulo 4 se centra en los árboles de decisión y su aplicación en el aprendizaje automático. En el capítulo 5 se examinan los métodos de agrupamiento y su utilización en la segmentación y clasificación de datos. Capítulo 6 profundiza en redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo para aplicaciones más avanzadas. Por último, el capítulo 7 presenta un ejemplo completo de la aplicación práctica de MATLAB en escenarios reales. libro está escrito de manera clara y concisa, lo que lo hace accesible tanto para principiantes como para usuarios experimentados de MATLAB.

La guida comprende una vasta gamma di temi quali regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni, clustering e reti neurali. discute anche dell'utilizzo di strumenti per applicazioni specifiche come bioinformatica, finanza e elaborazione delle immagini. Il libro è suddiviso in diversi capitoli, ciascuno dei quali riguarda diversi aspetti della statistica e dell'apprendimento automatico. Il capitolo 1 fornisce una panoramica dell'ambiente MATLAB e delle sue capacità di analisi statistica e apprendimento automatico. Il capitolo 2 descrive i metodi di pre-elaborazione dei dati, inclusi la pulizia dei dati, la conversione e l'estrazione dei segni. Il capitolo 3 introduce la regressione lineare e logistica, inclusi lo sviluppo e la valutazione del modello. Il capitolo 4 è dedicato agli alberi decisionali e alla loro applicazione nell'apprendimento automatico. Il capitolo 5 discute dei metodi di clustering e del loro utilizzo nella segmentazione e classificazione dei dati. Capitolo 6 approfondisce le reti neurali e le tecniche di apprendimento approfondito per applicazioni più avanzate. Infine, il capitolo 7 presenta un esempio completo di applicazione pratica di MATLAB in scenari reali. Il libro è scritto in modo chiaro e conciso, rendendolo disponibile sia per i principianti che per gli utenti MATLAB esperti.

Die itlinie deckt ein breites Themenspektrum wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und neuronale Netze ab. Es diskutiert auch den Einsatz von anwendungsspezifischen Toolkits wie Bioinformatik, Finanzen und Bildverarbeitung. Das Buch ist in mehrere Kapitel unterteilt, die sich jeweils mit verschiedenen Aspekten der Statistik und des maschinellen rnens befassen. Kapitel 1 bietet einen Überblick über die MATLAB-Umgebung und ihre Möglichkeiten für statistische Analysen und maschinelles rnen. Kapitel 2 beschreibt die Methoden der Datenvorverarbeitung, einschließlich Datenbereinigung, Transformation und Merkmalsextraktion. Kapitel 3 führt die lineare Regression und die logistische Regression ein, einschließlich der Entwicklung und Bewertung des Modells. Kapitel 4 befasst sich mit Entscheidungsbäumen und deren Anwendung im maschinellen rnen. In Kapitel 5 werden Clustering-Techniken und ihre Verwendung bei der Segmentierung und Klassifizierung von Daten diskutiert. Kapitel 6 befasst sich mit neuronalen Netzen und Deep-arning-Techniken für fortgeschrittenere Anwendungen. Schließlich bietet Kapitel 7 ein umfassendes Beispiel für die praktische Anwendung von MATLAB in realen Szenarien. Das Buch ist klar und prägnant geschrieben, was es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene MATLAB-Benutzer zugänglich macht.

Przewodnik obejmuje szeroki zakres tematów, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzji, klastry i sieci neuronowe. Omawia również wykorzystanie specyficznych dla aplikacji zestawów narzędzi, takich jak bioinformatyka, finanse i obrazowanie. Książka podzielona jest na kilka rozdziałów, z których każdy zajmuje się różnymi aspektami statystyki i uczenia maszynowego. Rozdział 1 zawiera przegląd środowiska MATLAB i jego możliwości analizy statystycznej i uczenia maszynowego. Rozdział 2 opisuje techniki wstępnego przetwarzania danych, w tym czyszczenie danych, transformację i ekstrakcję funkcji. Rozdział 3 wprowadza regresję liniową i regresję logistyczną, w tym opracowanie i ocenę modelu. Rozdział 4 koncentruje się na drzewach decyzyjnych i ich zastosowaniu w uczeniu maszynowym. Rozdział 5 omawia techniki klastrowania i ich stosowanie w segmentacji i klasyfikacji danych. Rozdział 6 obejmuje sieci neuronowe i techniki głębokiego uczenia się dla bardziej zaawansowanych zastosowań. Wreszcie rozdział 7 stanowi wyczerpujący przykład praktycznego zastosowania MATLAB w scenariuszach rzeczywistych. Książka jest napisana w jasny i zwięzły sposób, dzięki czemu jest dostępna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników MATLAB.

''

Kılavuz, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, kümeleme ve sinir ağları gibi çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Ayrıca biyoinformatik, finans ve görüntüleme gibi uygulamaya özgü araç takımlarının kullanımını tartışmaktadır. Kitap, her biri istatistik ve makine öğreniminin farklı yönleriyle ilgilenen birkaç bölüme ayrılmıştır. Bölüm 1, MATLAB ortamına ve istatistiksel analiz ve makine öğrenimi yeteneklerine genel bir bakış sunmaktadır. Bölüm 2, veri temizleme, dönüştürme ve özellik çıkarma dahil olmak üzere veri ön işleme tekniklerini açıklamaktadır. Bölüm 3, model geliştirme ve değerlendirme dahil olmak üzere doğrusal regresyon ve lojistik regresyonu tanıtmaktadır. Bölüm 4, karar ağaçlarına ve makine öğrenimindeki uygulamalarına odaklanmaktadır. Bölüm 5, kümeleme tekniklerini ve bunların veri bölümlendirme ve sınıflandırmada kullanımını tartışmaktadır. Bölüm 6, daha gelişmiş uygulamalar için sinir ağlarına ve derin öğrenme tekniklerine girer. Son olarak, Bölüm 7, MATLAB'ın gerçek dünya senaryolarındaki pratik uygulamasına kapsamlı bir örnek sunmaktadır. Kitap, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli MATLAB kullanıcıları için erişilebilir kılan açık ve özlü bir şekilde yazılmıştır.

يغطي الدليل مجموعة واسعة من الموضوعات مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والتجمع والشبكات العصبية. كما يناقش استخدام مجموعات أدوات خاصة بالتطبيقات مثل المعلوماتية الحيوية والتمويل والتصوير. ينقسم الكتاب إلى عدة فصول، يتناول كل منها جوانب مختلفة من الإحصاء والتعلم الآلي. يقدم الفصل 1 لمحة عامة عن بيئة MATLAB وقدراتها على التحليل الإحصائي والتعلم الآلي. يصف الفصل 2 تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات وتحويلها واستخراج الميزات. يقدم الفصل 3 الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي، بما في ذلك تطوير النموذج وتقييمه. يركز الفصل 4 على أشجار القرار وتطبيقها في التعلم الآلي. ويناقش الفصل 5 تقنيات التجميع واستخدامها في تجزئة البيانات وتصنيفها. يتعمق الفصل 6 في الشبكات العصبية وتقنيات التعلم العميق للتطبيقات الأكثر تقدمًا. وأخيرا، يقدم الفصل 7 مثالا شاملا على التطبيق العملي لنظام «ماتلاب» في سيناريوهات العالم الحقيقي. الكتاب مكتوب بطريقة واضحة وموجزة، مما يجعله في متناول كل من مستخدمي MATLAB المبتدئين وذوي الخبرة.

本指南涵蓋了廣泛的主題，例如線性回歸，邏輯回歸，決策樹，聚類和神經網絡。它還討論了針對特定應用程序（例如生物信息學，財務和圖像處理）使用工具包的問題。該書分為幾個章節，每個章節都涉及統計和機器學習的不同方面。第一章概述了MATLAB環境及其統計分析和機器學習功能。第2章介紹了數據預處理方法，包括數據清理，特征轉換和檢索。第三章介紹了線性回歸和邏輯回歸，包括模型的開發和評估。第四章論述了決策樹及其在機器學習中的應用。第五章討論了聚類方法及其在數據分割和分類中的應用。第六章深入研究神經網絡和深度學習技術，實現更先進的應用。最後，第7章介紹了MATLAB在實際場景中的實際應用的綜合示例。這本書以清晰簡潔的方式寫成，使初學者和MATLAB經驗豐富的用戶都可以使用。