matlab代码可用用于机器

MATLAB是一种强大的数学软件，它常被用于机器学习和数据分析领域。你可以编写MATLAB代码来进行各种机器学习任务，比如：

1. **数据预处理**：清洗、标准化、归一化数据集。
2. **模型训练**：支持线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等多种算法的实现。
3. **特征工程**：创建新的特征或选择重要特征。
4. **交叉验证**：评估模型性能并调整超参数。
5. **聚类分析**：如K-means、层次聚类等。
6. **深度学习**：通过使用工具箱如Deep Learning Toolbox，构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

一个简单的例子可能是使用`fitlm`函数训练线性回归模型：

% 加载数据
data = readtable('your_data.csv');

% 定义自变量和因变量
X = data(:, {'feature1', 'feature2'});
y = data.target;

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 预测新数据
newData = ...; % 新的数据点
prediction = predict(model, newData);