揭秘人工智能背后的秘密：MATLAB机器学习的7个入门指南

# 1. MATLAB机器学习基础

MATLAB是一个强大的技术计算平台，广泛应用于机器学习领域。它提供了丰富的工具和函数，可以简化机器学习模型的开发和部署。

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。MATLAB为机器学习提供了全面的支持，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署。

MATLAB的机器学习工具箱包含各种机器学习算法，包括监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）和无监督学习算法（如聚类、降维）。这些算法可以用于解决广泛的机器学习问题，从预测性建模到图像分类。

# 2. MATLAB机器学习算法

### 2.1 监督学习算法

监督学习算法是机器学习中的一种算法，它使用标记数据来训练模型。标记数据包含输入特征和相应的目标值。通过学习标记数据，模型可以学习输入特征和目标值之间的关系，并预测新数据的目标值。

#### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续的目标值。它假设输入特征和目标值之间的关系是线性的。线性回归模型可以表示为：

y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn

其中：

* y 是目标值
* x1, x2, ..., xn 是输入特征
* w0, w1, ..., wn 是模型参数

线性回归模型的参数可以通过最小化损失函数来训练。损失函数衡量模型预测值和真实值之间的差异。常用的损失函数包括均方误差和绝对值误差。

#### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二分类的目标值。它假设输入特征和目标值之间的关系是逻辑的。逻辑回归模型可以表示为：

p = 1 / (1 + exp(-(w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn)))

其中：

* p 是预测目标值为1的概率
* x1, x2, ..., xn 是输入特征
* w0, w1, ..., wn 是模型参数

逻辑回归模型的参数可以通过最大化似然函数来训练。似然函数衡量模型预测值与真实值匹配的程度。

#### 2.1.3 支持向量机

支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归。它通过在输入特征空间中找到一个超平面来将数据点分隔开。超平面是输入特征空间中的一条直线或平面，它将数据点分为两类。

支持向量机模型的参数可以通过求解一个二次规划问题来训练。二次规划问题旨在找到一个超平面，使超平面与数据点之间的间隔最大。

### 2.2 无监督学习算法

无监督学习算法是机器学习中的一种算法，它使用未标记数据来训练模型。未标记数据仅包含输入特征，不包含目标值。通过学习未标记数据，模型可以发现输入特征中的模式和结构。

#### 2.2.1 聚类

聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到不同的簇中。簇中的数据点具有相似的特征。聚类算法可以分为两类：基于划分的聚类和基于层次的聚类。

* **基于划分的聚类**：将数据点分配到预先定义数量的簇中。常用的基于划分的聚类算法包括k-means和k-medoids。
* **基于层次的聚类**：将数据点逐步合并到更大的簇中，直到形成一个包含所有数据点的单一簇。常用的基于层次的聚类算法包括单链接、完全链接和平均链接。

#### 2.2.2 降维

降维是一种无监督学习算法，用于减少输入特征的数量。降维算法通过找到输入特征中的主成分来实现降维。主成分是输入特征的线性组合，