MATLAB机器学习入门:探索机器学习在MATLAB中的应用,开启AI之旅
发布时间: 2024-06-09 12:17:56 阅读量: 71 订阅数: 43 


MATLAB入门指南:机器学习基础和实践.docx

# 1. 机器学习基础**
机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确编程。机器学习算法通过识别数据中的模式和关系来工作,从而可以对新数据做出预测或决策。
机器学习分为两大类:监督式学习和非监督式学习。监督式学习涉及使用标记数据(即具有已知输出的数据)来训练算法。相反,非监督式学习涉及使用未标记数据(即没有已知输出的数据)来识别数据中的模式和结构。
# 2. MATLAB机器学习环境
MATLAB提供了一个功能强大的机器学习环境,使研究人员和从业者能够轻松构建、训练和部署机器学习模型。本章将介绍MATLAB机器学习工具箱及其用于数据导入和预处理的功能。
### 2.1 MATLAB机器学习工具箱
MATLAB机器学习工具箱是一个全面的工具包,包含用于机器学习各个方面的函数和算法。它提供了以下功能:
- **数据导入和预处理:**用于读取和转换数据的函数,如`readtable`和`normalize`。
- **模型训练和评估:**用于构建和评估机器学习模型的函数,如`fitlm`和`classificationLearner`。
- **特征工程:**用于创建和选择特征的函数,如`pca`和`lasso`。
- **模型部署:**用于将训练好的模型部署到生产环境的函数,如`saveobj`和`deployable`。
### 2.2 数据导入和预处理
在开始构建机器学习模型之前,必须将数据导入MATLAB并进行预处理。MATLAB提供了多种函数来执行此任务,包括:
- **`readtable`:**从文本文件、CSV文件或数据库中读取数据。
- **`normalize`:**将数据标准化为均值为0,标准差为1。
- **`missing`:**处理缺失值,例如用均值或中值填充。
```
% 从CSV文件导入数据
data = readtable('data.csv');
% 标准化数据
data = normalize(data);
% 处理缺失值
data.Age(isnan(data.Age)) = mean(data.Age);
```
**代码逻辑逐行解读:**
1. `readtable('data.csv')`:从名为`data.csv`的CSV文件中读取数据并将其存储在`data`变量中。
2. `normalize(data)`:将`data`变量中的数据标准化为均值为0,标准差为1。
3. `data.Age(isnan(data.Age)) = mean(data.Age)`:检查`data`变量中的`Age`列是否有缺失值(NaN),并用`Age`列的均值填充缺失值。
通过这些函数,可以轻松地将数据导入MATLAB并对其进行预处理,为机器学习模型的构建做好准备。
# 3. 监督式学习**
监督式学习是机器学习中的一类算法,它使用标记数据来学习预测函数。标记数据是指已知输入和输出对的数据集。监督式学习算法通过学习标记数据的模式来构建模型,该模型可以对新数据进行预测。
**3.1 线性回归**
线性回归是一种监督式学习算法,用于预测连续值的目标变量。它假设输入变量和目标变量之间存在线性关系。
**3.1.1 模型建立和评估**
线性回归模型可以通过最小二乘法来建立。最小二乘法是一种优化算法,它通过最小化预测值和真实值之间的平方差来找到模型参数。
```matlab
% 导入数据
data = load('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
% 建立线性回归模型
model = fitlm(X, y);
% 评估模型
R2 = model.Rsquared.Ordinary;
MAE = mean(abs(y - predict(model, X)));
RMSE = sqrt(mean((y - predict(model, X)).^2));
```
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