机器学习教会机器做人类天生的事情：从经验中学习。使用MATLAB从您的数据中设计特征并拟合机器学习模型。
使用分类学习者和回归学习者应用程序。
将经过训练的模型与Simulink集成为本地或MATLAB功能块，用于嵌入式部署或完整系统的仿真。
通过生成可读和可移植的C/C++代码，将经过训练的模型部署到硬件平台（从桌面系统到嵌入式硬件）。
只需几行MATLAB代码或低代码应用程序，无论您是在构建模型、工程功能，还是生成代码并部署到嵌入式系统，都可以将机器学习融入您的应用程序中。
采集和分析信号和时间序列数据
开发机器学习模型以检测和预测故障
分析和建模数据以分类和预测生物行为
为金融应用开发机器学习模型
将人工智能技术应用于无线通信应用
将人工智能技术应用于雷达应用
应用AI实现机器人应用程序的自主性
无论您是机器学习新手还是寻找端到端的工作流，请浏览这些MATLAB资源以帮助您完成下一个项目。
了解实用的机器学习方法
通过浏览器运行交互式示例
通过在线课程探索基础知识或提高技能
阅读机器学习技术和算法
选择网站
选择一个网站以获取可用的翻译内容，并查看本地活动和优惠。根据您的位置，我们建议您选择：.
您还可以从以下列表中选择网站
如何获得最佳站点性能
选择中国网站（中文或英文）以获得最佳网站性能。其他MathWorks国家网站未针对您所在地的访问进行优化。
美洲
欧洲
亚太地区
联系当地办事处
