1、使用MATLAB进行机器学习：从基础到实践

使用MATLAB进行机器学习：从基础到实践

1. 机器学习简介

机器学习是人工智能的一个分支，它基于算法和数学模型的开发，能够从数据中“学习”，并根据设定的目标自主调整以提高性能。这种学习能力使得机器学习在众多领域得到广泛应用，如数据分析、计算机视觉、文本翻译、语音识别、医疗诊断和金融风险预测等。

机器学习的学习策略有多种类型，不同的学习过程包括：
- 监督学习 ：使用带标签的数据进行训练，模型学习输入和输出之间的映射关系，以便对新数据进行预测。
- 无监督学习 ：处理无标签的数据，旨在发现数据中的隐藏模式或结构，例如聚类分析。
- 强化学习 ：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。
- 半监督学习 ：结合少量有标签数据和大量无标签数据进行学习，以提高模型性能。
- 迁移学习 ：将在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务中，减少训练数据和时间成本。

2. MATLAB工具和数据处理

MATLAB是一个广泛应用于机器学习的综合编程环境。为了在MATLAB中进行机器学习，需要一些技术支持，建议使用新版本的MATLAB（如R2023b），并安装以下工具包：
| 工具包名称 | 作用 |
| — | — |
| 统计与机器学习工具包 | 提供各种统计和机器学习算法，用于数据建模和分析 |
| 神经网络工具包 | 用于创建、训练和模拟人工神经网络模型 |