MATLAB机器学习入门：揭开人工智能的5个秘密

# 1. 机器学习基础**

机器学习是人工智能的一个子领域，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，从数据中提取知识，并根据这些知识做出预测或决策。

机器学习算法可以分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习算法需要标记数据，即数据中包含输入和输出变量。算法从标记数据中学习，然后可以预测新数据的输出变量。非监督学习算法不需要标记数据，而是从数据中发现隐藏的模式和结构。

# 2. MATLAB机器学习环境

MATLAB是一个强大的技术计算环境，它提供了广泛的工具和函数，使机器学习任务变得更加容易。本章将介绍MATLAB的机器学习工具箱，并指导您完成数据预处理、特征工程和模型评估和选择等基本步骤。

### 2.1 MATLAB的机器学习工具箱

MATLAB的机器学习工具箱是一个全面的工具集，包含用于数据分析、建模和部署机器学习算法的函数和应用程序。该工具箱提供了以下主要功能：

- **数据分析：**用于数据探索、预处理和特征工程的函数，例如`readtable`、`normalize`和`pca`。
- **建模：**用于训练和评估各种机器学习模型的函数，例如`fitlm`、`fitctree`和`fitrsvm`。
- **部署：**将训练好的模型部署到生产环境的工具，例如`savemodel`和`deployml`。

### 2.2 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是机器学习工作流程中的关键步骤，它们可以显著提高模型的性能。MATLAB提供了各种函数来执行这些任务，包括：

- **数据清洗：**去除缺失值、异常值和重复项，例如`ismissing`、`isoutlier`和`unique`。
- **数据转换：**将数据转换为适当的格式，例如`categorical`、`datetime`和`table`。
- **特征缩放：**将特征值缩放至相同范围，例如`normalize`和`scale`。
- **特征选择：**选择对模型性能有贡献的特征，例如`corr`、`fscmrmr`和`lasso`。

### 2.3 模型评估和选择

模型评估和选择是确定最佳机器学习模型的关键步骤。MATLAB提供了各种指标和函数来评估模型的性能，包括：

- **回归模型：**均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2）。
- **分类模型：**准确率、召回率、精确率和F1分数。
- **模型选择：**交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化，例如`crossval`、`gridsearch`和`bayesopt`。

通过使用MATLAB的机器学习工具箱和遵循这些步骤，您可以有效地预处理数据、构建机器学习模型并评估其性能。这将为您提供一个坚实的基础，以构建强大的机器学习应用程序。

# 3.1 线性回归和逻辑回归

#### 线性回归

**定义：** 线性回归是一种用于预测连续目标变量的监督学习算法。它假设目标变量和特征变量之间存在线性关系。

**模型方程：**

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε

其中：

* y 是目标变量
* x1, x2, ..., xn 是特征变量
* β0, β1, ..., βn 是模型系数
* ε 是误差项

**参数说明：**

* β0：截距，表示当所有特征变量为零时的目标变量值。
* β1, β2, ..., βn：斜率，表示特征变量每增加一个单位，目标变量增加的量。

**逻辑回归**

**定义：** 逻辑回归是一种用于预测二分类目标变量的监督学习算法。它假设目标变量的概率分布遵循逻辑分布。

**模型方程：**

p = 1 / (1 + exp(-(β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn)))

其中：

* p 是目标变量为 1 的概率
* x1, x2, ..., xn 是特征变量
* β0, β1, ..., βn 是模型系数

**参数说明：**

* β0：截距，表示当所有特征变量为零时的目标变量为 1 的概率的对数几率。
* β1, β2, ..., βn：斜率，表示特征变量每增加一个单位，目标变量为 1 的概率的对数几率增加的量。

**代码示例：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 分割数据
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 创建线性回归模型
linearModel = fitlm(X, y);

% 预测目标变量
y_p