matlab监督学习

在MATLAB中，监督学习是一种机器学习方法，主要用于建立预测模型，其中输入数据（特征）和对应的输出数据（标签或目标值）被用来训练模型，使其能够对新的未知输入进行预测。MATLAB提供了丰富的工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox，用于执行各种监督学习任务。

1. **线性回归**：这是最基本的监督学习，通过拟合直线或超平面来预测连续数值的目标变量。

2. **逻辑回归**：常用于二分类问题，可以处理非线性关系并输出概率。

3. **决策树和支持向量机(SVM)**：决策树用于分类和回归，SVM则是强大的分类器，尤其是对于高维数据集。

4. **K近邻(KNN)算法**：基于实例的学习方法，根据训练集中最相似的数据点进行预测。

5. **神经网络(NN)**：MATLAB提供Neural Network Toolbox，可以构建深度学习网络，适用于复杂的模式识别和预测问题。

6. **集成学习**：如bagging（随机森林）、boosting（AdaBoost）等也被支持，这些方法能组合多个模型提高预测性能。

7. **交叉验证**：MATLAB内建了crossvalind和crossvalidate函数，用于评估模型的泛化能力。