机器学习笔记：MATLAB实践

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布

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文章标签：机器学习笔记 matlab Matlab

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本文介绍了MATLAB在机器学习领域的应用，包括数据预处理、监督学习、无监督学习和模型评估。通过MATLAB的内置函数和工具箱，可以便捷地执行线性回归、逻辑回归、支持向量机等算法，以及进行聚类和降维操作。同时，文章强调了模型评估的重要性，如准确率、召回率等指标。通过实践，读者能深入理解并运用MATLAB进行机器学习任务。

在机器学习领域，MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具，它提供了许多内置函数和工具箱，方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务，并提供相应的MATLAB源代码示例。

数据预处理

在进行机器学习之前，通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。

% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');

% 数据清洗
cleaned_data = data;
cleaned_data(isnan

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