机器学习与深度学习速成：用MATLAB解锁人工智能的力量

# 1. 机器学习与深度学习概述

机器学习和深度学习是人工智能（AI）的两个重要分支，它们使计算机能够从数据中学习并做出预测。

* **机器学习**：机器学习算法从标记数据中学习，无需明确编程。它们可以执行各种任务，例如分类、回归和聚类。
* **深度学习**：深度学习算法使用多层神经网络从数据中学习复杂模式。它们特别擅长处理图像、语音和文本等非结构化数据。

# 2. MATLAB中的机器学习基础

### 2.1 数据预处理与特征工程

#### 2.1.1 数据清洗和预处理

**数据清洗**

数据清洗是机器学习流程中至关重要的一步，它涉及识别和纠正数据中的错误、缺失值和异常值。MATLAB提供了多种函数来执行数据清洗任务，例如：

% 查找并替换缺失值
missingData = isnan(data);
data(missingData) = 0;

% 移除重复行
uniqueData = unique(data, 'rows');

% 标准化数据
normalizedData = (data - mean(data)) / std(data);

**数据预处理**

数据预处理包括对数据进行转换和缩放，以使其更适合机器学习算法。MATLAB提供了多种数据预处理函数，例如：

% 将分类变量转换为哑变量
categoricalData = categorical(data);
dummyData = dummyvar(categoricalData);

% 缩放数据到[0, 1]区间
scaledData = rescale(data, 0, 1);

% 对数据进行主成分分析（PCA）
[coeff, score, latent] = pca(data);

#### 2.1.2 特征选择和降维

**特征选择**

特征选择是识别和选择对机器学习模型预测性能最重要的特征的过程。MATLAB提供了多种特征选择方法，例如：

% 使用相关性分析进行特征选择
corrMatrix = corr(data);
selectedFeatures = find(abs(corrMatrix) > 0.5);

% 使用递归特征消除（RFE）进行特征选择
rfe = RFE;
selectedFeatures = rfe.fit(data, labels).support_;

**降维**

降维是减少特征数量的过程，同时保留数据中的重要信息。MATLAB提供了多种降维技术，例如：

% 使用主成分分析（PCA）进行降维
[coeff, score, latent] = pca(data);
reducedData = score(:, 1:numComponents);

% 使用奇异值分解（SVD）进行降维
[U, S, V] = svd(data);
reducedData = U(:, 1:numComponents) * S(1:numComponents, 1:numComponents);

### 2.2 监督式学习算法

#### 2.2.1 线性回归和逻辑回归

**线性回归**

线性回归是一种用于预测连续变量的监督式学习算法。MATLAB中的线性回归函数为：

model = fitlm(data, labels);

**逻辑回归**

逻辑回归是一种用于预测二分类变量的监督式学习算法。MATLAB中的逻辑回归函数为：

model = fitglm(data, labels, 'Distribution', 'binomial');

#### 2.2.2 决策树和支持向量机

**决策树**

决策树是一种基于规则的监督式学习算法。MATLAB中的决策树函数为：

tree = fitctree(data, labels);

**支持向量机（SVM）**

SVM是一种用于分类和回归的监督式学习算法。MATLAB中的SVM函数为：

model = fitcsvm(data, labels);

#### 2.2.3 朴素贝叶斯和神经网络

**朴素贝叶斯**

朴素贝叶斯是一种基于概率的监督式学习算法。MATLAB中的朴素贝叶斯函数为：

model = fitcnb(data, labels);

**神经网络**

神经网络是一种用于解决复杂非线性问题的监