MATLAB机器学习基础:踏上机器学习的征程,开启人工智能之旅
发布时间: 2024-06-06 22:12:56 阅读量: 55 订阅数: 29
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# 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
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