MATLAB机器学习入门:从基础概念到模型训练,开启机器学习之旅

发布时间: 2024-06-09 18:03:43 阅读量: 85 订阅数: 46
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MATLAB入门,教你进入MATLAB的学习

![MATLAB机器学习入门:从基础概念到模型训练,开启机器学习之旅](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7a3f7a5d50af30202e2976fcac10e01c.png) # 1. MATLAB机器学习简介** MATLAB是一种广泛用于技术计算、数据分析和机器学习的编程语言。它提供了丰富的工具和函数库,使开发和部署机器学习模型变得更加容易。 本节将介绍MATLAB机器学习的基本概念,包括: - 机器学习的定义和类型 - MATLAB机器学习工具箱的概述 - MATLAB中机器学习工作流程的概述 # 2. 机器学习基础 ### 2.1 机器学习的概念和类型 机器学习是一种人工智能的分支,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确编程。机器学习算法可以识别模式、做出预测并从经验中改进。 机器学习主要分为三大类型: #### 2.1.1 监督学习 在监督学习中,算法使用带有已知输出(标签)的输入数据进行训练。训练后,算法可以预测新数据的输出。例如,在图像分类任务中,算法使用带有标签(如“猫”或“狗”)的图像进行训练,然后可以预测新图像的标签。 #### 2.1.2 无监督学习 在无监督学习中,算法使用没有已知输出的输入数据进行训练。算法的目标是发现数据中的模式和结构。例如,在聚类任务中,算法将数据点分组到不同的组中,这些组基于数据点的相似性。 #### 2.1.3 强化学习 在强化学习中,算法通过与环境交互并获得奖励或惩罚来学习。算法的目标是找到采取的行动,以最大化累积奖励。例如,在机器人导航任务中,算法通过尝试不同的动作并观察其结果来学习如何导航环境。 ### 2.2 机器学习算法 机器学习算法是用于训练机器学习模型的数学模型。有许多不同的机器学习算法,每种算法都适用于特定的任务类型。 #### 2.2.1 线性回归 线性回归是一种用于预测连续值输出的算法。它使用一条直线来拟合数据点,直线的斜率和截距表示模型的参数。 ``` % 导入数据 data = load('data.mat'); X = data.X; y = data.y; % 创建线性回归模型 model = fitlm(X, y); % 预测新数据 new_data = [2, 3]; prediction = predict(model, new_data); ``` #### 2.2.2 逻辑回归 逻辑回归是一种用于预测二进制值输出的算法。它使用一个逻辑函数来拟合数据点,逻辑函数的输出表示模型对输出为 1 的概率的预测。 ``` % 导入数据 data = load('data.mat'); X = data.X; y = data.y; % 创建逻辑回归模型 model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial'); % 预测新数据 new_data = [2, 3]; prediction = predict(model, new_data); ``` #### 2.2.3 决策树 决策树是一种用于预测离散值输出的算法。它使用一组规则将数据点分类到
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