MATLAB免费版在人工智能领域的应用:机器学习与深度学习实战

发布时间: 2024-06-05 15:29:02 阅读量: 96 订阅数: 60
![MATLAB免费版在人工智能领域的应用:机器学习与深度学习实战](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/afaeadb602f50fee66c19584614b5574.png) # 1. MATLAB免费版简介 MATLAB免费版是一个功能强大的技术计算环境,专为学生、研究人员和工程师而设计。它提供了一系列工具,用于数据分析、可视化、编程和建模。 **MATLAB免费版的主要特点包括:** - **交互式开发环境:**允许用户直接在命令行中输入命令和探索数据。 - **丰富的函数库:**包含数百个用于数学、统计、信号处理和图像处理的内置函数。 - **强大的绘图工具:**用于创建各种类型的图表和图形,包括散点图、折线图和直方图。 - **代码编辑器:**提供语法高亮、代码完成和调试功能,以简化编程。 - **免费且开源:**MATLAB免费版可供个人和学术用途免费使用,其源代码可在GitHub上获得。 # 2. MATLAB机器学习实战 ### 2.1 监督学习基础 #### 2.1.1 线性回归 **简介** 线性回归是一种监督学习算法,用于预测连续型目标变量(因变量)与一个或多个自变量(自变量)之间的线性关系。 **模型方程** 线性回归模型的方程为: ```matlab y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε ``` 其中: * y 是目标变量 * x1, x2, ..., xn 是自变量 * β0, β1, ..., βn 是模型系数 * ε 是误差项 **模型训练** 线性回归模型的训练过程称为最小二乘法,其目标是找到一组系数 β0, β1, ..., βn,使得模型预测值与真实值之间的平方误差最小。 **代码示例** ```matlab % 加载数据 data = load('data.mat'); % 创建线性回归模型 model = fitlm(data.x, data.y); % 获取模型系数 coefficients = model.Coefficients; % 预测新数据 new_data = [10, 20]; prediction = predict(model, new_data); ``` **逻辑分析** * `fitlm` 函数创建线性回归模型,`data.x` 和 `data.y` 分别是自变量和目标变量。 * `Coefficients` 属性包含模型系数,包括截距和斜率。 * `predict` 函数使用模型对新数据进行预测。 #### 2.1.2 逻辑回归 **简介** 逻辑回归是一种监督学习算法,用于预测二分类目标变量(因变量)与一个或多个自变量(自变量)之间的关系。 **模型方程** 逻辑回归模型的方程为: ``` p = 1 / (1 + exp(-(β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn))) ``` 其中: * p 是目标变量的概率 * x1, x2, ..., xn 是自变量 * β0, β1, ..., βn 是模型系数 **模型训练** 逻辑回归模型的训练过程称为极大似然估计,其目标是找到一组系数 β0, β1, ..., βn,使得模型预测的概率与真实概率之间的似然函数最大。 **代码示例** ```matlab % 加载数据 data = load('data.mat'); % 创建逻辑回归模型 model = fitglm(data.x, data.y, 'Distribution', 'binomial'); % 获取模型系数 coefficients = model.Coefficients; % 预测新数据 new_data = [10, 20]; prediction = predict(model, new_data); ``` **逻辑分析** * `fitglm` 函数创建逻辑回归模型,`data.x` 和 `data.y` 分别是自变量和目标变量。 * `Distribution` 参数指定模型的分布为二项分布。 * `Coefficients` 属性包含模型系数,包括截距和斜率。 * `predict` 函数使用模型对新数据进行预测,返回目标变量的概率。 #### 2.1.3 支持向量机 **简介** 支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。 **模型原理** SVM 通过找到一个超平面来对数据进行分类,该超平面将数据点最大程度地分开。超平面由支持向量定义,即距离超平面最近的数据点。 **代码示例** ```matlab % 加载数据 data = load('data.mat'); % 创建 SVM 分类模型 model = fitcsvm(data.x, data.y); % 预测新数据 new_data = [10, 20]; prediction = predict(model, new_data); ``` **逻辑分析** * `fitcsvm` 函数创建 SVM 分类模型,`data.x` 和 `data.y` 分别是自变量和目标变量。 * `predict` 函数使用模型对新数据进行预测,返回预测的类别。 # 3.1 深度学习基础 #### 3.1.1 神经网络简介 **神经网络**是一
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