MATLAB2018b找不到bsc_encode函数

在MATLAB 2018b中，`bsc_encode`函数不是默认加载的函数，所以你需要先执行以下命令来加载BSC编解码器：

addpath('bsc_codec')

然后，你应该能够使用`bsc_encode`函数。如果你还是无法找到该函数，请确保你已经正确安装了BSC编解码器并将其路径添加到MATLAB搜索路径中。

相关问题

matlab2018b中fitcsvm函数

fitcsvm函数是MATLAB中用于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器的函数。SVM是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。fitcsvm函数用于训练一个SVM分类器模型。

fitcsvm函数的基本语法如下：
SVMModel = fitcsvm(X,Y)

其中，X是训练样本的特征矩阵，Y是训练样本的标签向量。函数会根据提供的训练数据自动选择合适的SVM模型，并返回训练好的模型SVMModel。

fitcsvm函数还可以通过许多参数进行进一步的定制。例如，可以指定不同的SVM类型、核函数类型、正则化参数等。可以使用'KernelFunction'参数来指定使用的核函数类型，包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。可以使用'BoxConstraint'参数来指定正则化参数，该参数控制分类器对训练样本的拟合程度。

通过fitcsvm函数训练好的SVM模型可以用于对新的样本进行分类或回归预测。例如，可以使用predict函数对新的样本进行预测。可使用crossval和fitclinear函数进行交叉验证和参数优化。同时，还可以通过scoreSVMModel函数获取分类结果的置信度分数。

总的来说，fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机分类器模型的重要函数，其提供了丰富的参数选项和功能，可用于处理各种分类问题。

matlab 2018b

MATLAB R2018b是MathWorks公司推出的一个版本，它是MATLAB软件的最新更新之一，发布于2018年。这个版本包含了多项增强功能和技术改进，例如：

1. **深度学习工具箱**得到了加强，包括对TensorFlow和CNTK的支持，方便用户在MATLAB环境中进行深度学习模型的训练和部署。

2. **图像处理和计算机视觉**功能有所提升，比如新的图像分割和识别算法，以及更高效的图像处理工具。

3. **Python集成**更加完善，使得用户可以直接在MATLAB中运行Python代码和利用Python库。

4. **自动微分**能力得到优化，提高了计算效率对于需要求导的应用场景。

5. **性能改进**，整体运行速度更快，内存管理和并行计算方面也有显著提升。

6. **图形用户界面**（GUI）设计和交互体验进行了更新，使界面更加直观和易用。

**相关问题--:**
1. MATLAB 2018b相比之前的版本有哪些新特性？
2. 如何在MATLAB 2018b中安装和使用深度学习工具箱？
3. MATLAB 2018b是否支持与其他编程语言的无缝集成？