MATLAB机器学习基础：踏上机器学习的征程，开启人工智能之旅

# 1. 机器学习简介**

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，而无需显式编程。机器学习算法可以识别模式、做出预测和执行其他复杂任务，这使得它们在各种行业中都非常有用，包括金融、医疗保健和制造业。

机器学习算法大致分为两类：监督式学习和无监督式学习。监督式学习算法使用标记数据（即具有已知输出的数据）来学习函数，该函数可以预测新数据的输出。无监督式学习算法使用未标记数据（即没有已知输出的数据）来发现数据中的模式和结构。

# 2. MATLAB机器学习基础

### 2.1 MATLAB数据类型和数据结构

MATLAB提供了丰富的内置数据类型和数据结构，为机器学习提供了坚实的基础。

#### 2.1.1 数值类型

MATLAB支持多种数值类型，包括：

- **double：**双精度浮点数，用于存储高精度的数字。
- **single：**单精度浮点数，用于存储较低精度的数字。
- **int32：**32位整数，用于存储整数。
- **int64：**64位整数，用于存储大整数。

#### 2.1.2 字符串类型

MATLAB还支持字符串类型，用于存储文本数据。字符串可以使用单引号或双引号表示。

#### 2.1.3 矩阵和数组

矩阵和数组是MATLAB中存储和处理数据的核心数据结构。

- **矩阵：**二维数组，具有行和列。
- **数组：**一维数组，仅具有行或列。

MATLAB提供了一系列函数来创建、操作和分析矩阵和数组，例如：

% 创建一个矩阵
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 获取矩阵的行数和列数
[m, n] = size(A);

% 获取矩阵的特定元素
element = A(2, 3);

% 对矩阵进行转置
B = A';

### 2.2 MATLAB机器学习工具箱

MATLAB提供了专门的机器学习工具箱，包含用于机器学习任务的广泛函数和模块。

#### 2.2.1 工具箱概述

机器学习工具箱包括以下模块：

- **分类：**用于构建分类模型。
- **回归：**用于构建回归模型。
- **聚类：**用于对数据进行聚类。
- **降维：**用于减少数据的维度。
- **特征选择：**用于选择对模型有用的特征。

#### 2.2.2 常用函数和模块

机器学习工具箱中一些常用的函数和模块包括：

- **fitlm：**用于拟合线性回归模型。
- **fitglm：**用于拟合广义线性模型，包括逻辑回归。
- **fitctree：**用于拟合决策树模型。
- **kmeans：**用于执行K-Means聚类。
- **pca：**用于执行主成分分析。

# 3. 监督式学习**

监督式学习是一种机器学习方法，其中模型从标记数据中学习，即具有已知输出或标签的数据。监督式学习算法旨在学习输入数据和输出标签之间的关系，以便对新数据做出预测。

### 3.1 线性回归

**3.1.1 线性回归模型**

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的关系是线性的，即目标变量可以表示为输入变量的线性组合。

线性回归模型的方程为：

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

其中：

* y 是目标变量
* x1, x2, ..., xn 是输入变量
* b0, b1, ..., bn 是模型系数

**3.1.2 模型训练和评估**

训练线性回归模型涉及找到模型系数 b0, b1, ..., bn，使模型预测与标记数据中的实际目标变量