MATLAB2014机器学习实战：从算法选择到模型部署

# 1. 机器学习基础**

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够在不显式编程的情况下从数据中学习。机器学习算法可以识别数据中的模式和关系，从而做出预测或决策。

机器学习算法分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习算法使用标记数据进行训练，其中输入数据与已知的输出相关联。非监督学习算法使用未标记数据进行训练，其中输入数据不与已知的输出相关联。

# 2. 机器学习算法

机器学习算法是机器学习的核心，它赋予计算机从数据中学习和做出预测的能力。算法的类型取决于所解决问题的类型，以及数据的性质。机器学习算法主要分为两大类：监督学习和非监督学习。

### 2.1 监督学习算法

监督学习算法利用带有标签的数据（即已知输出）来学习输入和输出之间的关系。一旦算法学习了这种关系，它就可以对新数据做出预测。监督学习算法的常见类型包括：

#### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种用于预测连续值输出的算法。它假设输入和输出之间存在线性关系，并通过拟合一条直线到数据点来学习这种关系。线性回归模型由以下方程表示：

y = mx + c

其中：

- `y` 是输出值
- `x` 是输入值
- `m` 是斜率
- `c` 是截距

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了线性回归模型，其中 `m` 和 `c` 是通过最小化平方误差函数来学习的。平方误差函数衡量模型预测值与实际值之间的差异。

#### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种用于预测二元分类输出（即 0 或 1）的算法。它假设输入和输出之间存在逻辑关系，并通过拟合一条 S 形曲线（逻辑函数）到数据点来学习这种关系。逻辑回归模型由以下方程表示：

p = 1 / (1 + exp(-(mx + c)))

其中：

- `p` 是输出值（概率）
- `x` 是输入值
- `m` 是斜率
- `c` 是截距

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了逻辑回归模型，其中 `m` 和 `c` 是通过最大化似然函数来学习的。似然函数衡量模型预测值与实际值之间的匹配程度。

#### 2.1.3 决策树

决策树是一种用于预测离散值输出的算法。它通过递归地将数据分成更小的子集来构建树形结构。每个子集由一个决策节点表示，该节点根据输入变量的值将数据进一步划分。决策树模型由以下规则表示：

IF condition THEN action
ELSE action

其中：

- `condition` 是输入变量的值
- `action` 是要采取的操作（即预测输出）

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了决策树模型，其中决策节点和分支是根据信息增益或基尼不纯度等度量来创建的。信息增益衡量将数据分成子集后信息的不确定性减少的程度。

# 3. MATLAB中的机器学习工具箱

### 3.1 数据预处理

#### 3.1.1 数据导入和导出

MATLAB提供了多种函数用于导入和导出数据，常用的函数包括：

- `importdata`：从文本文件、电子表格或其他数据源导入数据。
- `readtable`：从文本文件或电子表格导入数据，并将其存储为表。
- `writematrix`：将矩阵或表写入文本文件或电子表格。
- `exportdata`：将数据导出到文本文件、电子表格或其他数据源。

**代码块：**

% 从文本文件导入数据
data = importdata('data.txt');

% 将数据存储为表
data_table = readtable('data.csv');

% 将矩阵写入文本文件
writematrix(matrix, 'output.txt');

% 将数据导出到电子表格
exportdata(data_table, 'output.xlsx');

**逻辑分析：**

* `importdata`函数接受文件路径作为参数，并返回导入的数据。
* `readtable`函数接受文件路径作为参数，并返回一个包含导入数据的表。
* `writematrix`函数接受矩阵或表和文件路径作为参数，并将数据写入文件。
* `exportdata`函数接受表和文件路径作为参数，并将数据导出到文件中。

#### 3.1.2 数据清理和转换

数据清理和转换是数据预处理的重要步骤，MATLAB提供了以下函数来帮助完成这些任务：

- `isnan`：检查矩阵或表中是否存在缺失值（NaN）。
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