探索数据科学与人工智能的魅力:MATLAB函数机器学习实战

发布时间: 2024-06-07 10:32:36 阅读量: 84 订阅数: 64
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![探索数据科学与人工智能的魅力:MATLAB函数机器学习实战](https://pic1.zhimg.com/80/v2-fd366800ef0bdf29c804ce25c0276778_1440w.webp) # 1. 数据科学与人工智能概述** **1.1 数据科学与人工智能的概念** 数据科学是一门跨学科领域,它利用科学方法、流程、算法和系统来提取知识和见解,从大量结构化和非结构化数据中获得价值。人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,它使计算机能够执行通常需要人类智能的任务,例如学习、解决问题和决策。 **1.2 数据科学与人工智能的联系** 数据科学和人工智能密切相关,因为数据科学为人工智能提供数据和见解,而人工智能为数据科学提供算法和技术来处理和分析数据。数据科学和人工智能的结合创造了强大的工具,可以解决复杂的问题,并从数据中获得有价值的见解。 # 2. MATLAB函数在机器学习中的应用 ### 2.1 MATLAB函数的基础知识 #### 2.1.1 函数的定义和调用 MATLAB函数是可重用的代码块,用于执行特定任务。函数定义使用`function`关键字,后跟函数名和括号中的输入参数。函数体包含要执行的代码。 ``` function [output1, output2] = myFunction(input1, input2) % 函数体 % ... end ``` 函数可以通过其名称和输入参数调用。输出参数存储在函数调用中指定的变量中。 ``` [result1, result2] = myFunction(arg1, arg2); ``` #### 2.1.2 函数的参数和返回值 函数可以具有输入参数和输出参数。输入参数指定传递给函数的数据,而输出参数存储函数计算的结果。 参数类型由方括号中的类型说明符指定,例如: ``` function [output1 double, output2 logical] = myFunction(input1 double, input2 logical) ``` 函数可以返回多个输出参数,使用逗号分隔。 ### 2.2 机器学习算法中的MATLAB函数 MATLAB提供了广泛的函数库,用于机器学习算法的实现。这些函数涵盖了从数据预处理到模型训练和评估的各种任务。 #### 2.2.1 回归分析函数 回归分析用于预测连续值目标变量。MATLAB提供以下回归函数: | 函数 | 描述 | |---|---| | `fitlm` | 线性回归 | | `fitglm` | 广义线性模型 | | `fitrlinear` | 岭回归 | #### 2.2.2 分类算法函数 分类算法用于预测离散值目标变量。MATLAB提供以下分类函数: | 函数 | 描述 | |---|---| | `fitcdiscr` | 线性判别分析 | | `fitctree` | 决策树 | | `fitcsvm` | 支持向量机 | #### 2.2.3 聚类算法函数 聚类算法用于将数据点分组到相似组中。MATLAB提供以下聚类函数: | 函数 | 描述 | |---|---| | `kmeans` | k-均值聚类 | | `hierarchical` | 层次聚类 | | `dbscan` | 密度聚类 |
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