机器学习及其matlab实现

机器学习是一种人工智能的分支，它通过使用算法和统计模型来使计算机系统能够从数据中学习和改进。MATLAB是一种常用的机器学习工具，它提供了许多用于实现和应用机器学习算法的函数和工具包。在MATLAB中，可以使用神经网络来实现机器学习任务。神经网络是一种受生物神经网络启发的统计学习模型，用于估计或近似依赖于大量输入且通常未知的函数。在MATLAB中，可以使用BP神经网络、RBF、GRNN和PNN神经网络、竞争神经网络与SOM神经网络、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）、决策树与随机森林、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）算法、蚁群算法（ACA）和模拟退火算法（SA）等方法来创建、训练和测试神经网络模型。在进行机器学习任务之前，通常需要对原始数据进行归一化处理，以使其数据范围在0-1之间。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习及其Matlab实现——从基础到实践](https://blog.csdn.net/weixin_43857827/article/details/102690324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习及其MATLAB实现——BP神经网络](https://blog.csdn.net/qq_41963954/article/details/124253690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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