MATLAB机器学习入门：探索机器学习在MATLAB中的应用，开启AI之旅

# 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。

% 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));