相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
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数学代写|matlab代写|classifyAndUpdateState
You can make predictions using a trained deep learning network on either a CPU or GPU. Using a GPIU requires Parallel Computing Toolhox and a supported GPIJ device. For information on supported devices, see “GPU Support by Release” (Parallel Computing Toolbox). Specify the hardware requirements using the ExecutionEnvironment name-value argument.
For networks with multiple outputs, use the predictandUpdatestate function instead and set the ReturnCategorical option to true.
[ updatedNet, $Y$ ] $=$ classifyAndUpdateState(recNet, sequences) classifies the data in sequences using the trained recurrent neural network recNet and updates the network state.
This function supports recurrent neural networks only. The input recNet must have at least one recurrent layer such as an LSTM layer or a custom layer with state parameters.
[updatedNet, $Y$ ] $=$ classifyAndUpdateState(recNet, $\mathrm{X} 1, \ldots, \mathrm{XN}$ ) predicts the class labels for the data in the numeric arrays or cell arrays $X 1, \ldots, X N$ for the multi-input network recNet. The input Xi corresponds to the network input recNet. InputNames (i).
[updatedNet, $Y$ ] $=$ classifyAndUpdateState(recNet, mixed) predicts the class labels for the multi-input network recNet with data of mixed data types.
[updatedNet, Y, scores] = classifyAndUpdateState( scores corresponding to the class labels using any of the previous syntaxes.
= classifyAndUpdateState ( options specified by one or more name-value arguments using any of the previous syntaxes. For example, MiniBatchSize=27 classifies data using mini-batches of size 27 .
数学代写|matlab代写|confusionchart
confusionchart (trueLabels, predictedLabels) creates a confusion matrix chart from true labels trueLabels and predicted labels predictedLabels and returns a ConfusionMatrixChart object. The rows of the confusion matrix correspond to the true class and the columns correspond to the predicted class. Diagonal and off-diagonal cells correspond to correctly and incorrectly classified observations, respectively. Use $\mathrm{cm}$ to modify the confusion matrix chart after it is created. For a list of properties, see ConfusionMatrixChart Properties.
confusionchart $(\mathrm{m})$ creates a confusion matrix chart from the numeric confusion matrix $\mathrm{m}$. Use this syntax if you already have a numeric confusion matrix in the workspace.
confusionchart ( $m$, classLabels) specifies class labels that appear along the $x$-axis and $y$-axis. Use this syntax if you already have a numeric confusion matrix and class labels in the workspace.
confusionchart (parent, ) creates the confusion chart in the figure, panel, or tab specified by parent.
confusionchart ( $\ldots$, Name, Value) specifies additional ConfusionMat rixChart properties using one or more name-value pair arguments. Specify the properties after all other input arguments. For a list of properties, see ConfusionMatrixChart Properties.
$\mathrm{cm}$ = confusionchart (_ ) returns the ConfusionMat rixChart object. Use cm to modify properties of the chart after creating it. For a list of properties, see ConfusionMatrixChart Properties.
matlab代考
数学代写|matlab代写|classifyAndUpdateState
您可以在 CPU 或 GPU 上使用经过训练的深度学习网络进行预测。使用 GPIU 需要 Parallel Computing Toolhox 和受支持的 GPIJ 设备。有关受支持设备的信息，请参阅“各版本的 GPU 支持”(Parallel Computing Toolbox)。使用 ExecutionEnvironment 名称-值参数指定硬件要求。
对于具有多个输出的网络，请改用 predictandUpdatestate 函数并将 ReturnCategorical 选项设置为 true。
[ 更新后的网络，是 ] =classifyAndUpdateState(recNet, sequences) 使用经过训练的递归神经网络 recNet 对序列中的数据进行分类并更新网络状态。
此函数仅支持递归神经网络。输入 recNet 必须至少有一个循环层，例如 LSTM 层或带有状态参数的自定义层。
[更新网，是 ] =分类和更新状态（recNet，X1,…,X否) 预测数值数组或元胞数组中数据的类标签X1,…,X否对于多输入网络 recNet。输入 Xi 对应于网络输入 recNet。输入名称 (i)。
[更新网，是]=classifyAndUpdateState(recNet, mixed) 使用混合数据类型的数据预测多输入网络 recNet 的类标签。
[updatedNet, Y, scores] = classifyAndUpdateState( scores corresponding to the class labels using any of the previous syntax.
= classifyAndUpdateState ( options specified by an or more name-value arguments using any previous syntaxs. 例如，MiniBatchSize=27 分类使用大小为 27 的小批量数据。
数学代写|matlab代写|confusionchart
confusionchart (trueLabels, predictedLabels) 从真实标签 trueLabels 和预测标签 predictedLabels 创建一个混淆矩阵图表，并返回一个 ConfusionMatrixChart 对象。混淆矩阵的行对应于真实类，列对应于预测类。对角线和非对角线单元格分别对应于正确和错误分类的观察结果。利用C米创建混淆矩阵图后对其进行修改。有关属性列表，请参阅 ConfusionMatrixChart 属性。
混淆图(米)从数字混淆矩阵创建混淆矩阵图表米. 如果工作区中已有数字混淆矩阵，请使用此语法。
混淆图（米, classLabels) 指定出现在X-轴和是-轴。如果工作区中已有数字混淆矩阵和类标签，请使用此语法。
confusionchart (parent, ) 在 parent 指定的图窗、面板或选项卡中创建混淆图表。
混淆图（…, Name, Value) 使用一个或多个名称-值对参数指定额外的 ConfusionMat rixChart 属性。在所有其他输入参数之后指定属性。有关属性列表，请参阅 ConfusionMatrixChart 属性。
C米= confusionchart ( _ ) 返回 ConfusionMat rixChart 对象。创建图表后使用 cm 修改图表的属性。有关属性列表，请参阅 ConfusionMatrixChart 属性。
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