MATLAB 2016a 机器学习入门：开启人工智能之旅的 5 个必知概念

# 1. MATLAB 2016a 简介**

MATLAB 2016a 是 MathWorks 公司开发的集成开发环境和编程语言，专门用于技术计算和数据分析。它提供了一系列强大的工具和功能，使工程师和科学家能够高效地解决复杂的技术问题。

MATLAB 2016a 引入了许多新特性和增强功能，包括：

* **MATLAB Live Editor：**一种交互式环境，允许用户创建和执行代码，并实时查看结果。
* **Parallel Computing Toolbox：**一个工具箱，用于在多核处理器或计算机集群上并行化计算。
* **Deep Learning Toolbox：**一个工具箱，用于开发和训练深度学习模型。

# 2. 机器学习基础

### 2.1 机器学习的概念和类型

**2.1.1 有监督学习**

有监督学习是一种机器学习类型，其中算法从标记的数据中学习。标记数据包含输入特征和相应的目标变量，目标变量是算法需要预测或分类的。有监督学习算法通过寻找输入特征和目标变量之间的关系来学习模型。

**代码块：**

% 导入标记数据
data = importdata('data.csv');

% 分离输入特征和目标变量
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, y);

**逻辑分析：**

* `importdata` 函数导入标记数据文件。
* `fitlm` 函数创建一个线性回归模型，该模型学习输入特征和目标变量之间的线性关系。

**2.1.2 无监督学习**

无监督学习是一种机器学习类型，其中算法从未标记的数据中学习。未标记数据仅包含输入特征，没有相应的目标变量。无监督学习算法通过发现数据中的模式和结构来学习模型。

**代码块：**

% 导入未标记数据
data = importdata('data.csv');

% 创建 K 均值聚类模型
model = kmeans(data, 3);

**逻辑分析：**

* `kmeans` 函数创建一个 K 均值聚类模型，该模型将数据点聚类为 3 个组。

**2.1.3 强化学习**

强化学习是一种机器学习类型，其中算法通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习。算法通过学习采取哪些动作可以最大化奖励来学习模型。

**代码块：**

% 创建强化学习环境
env = gym.make('CartPole-v1')

% 创建强化学习算法
agent = PPO()

% 训练算法
agent.train(env)

**逻辑分析：**

* `gym.make` 函数创建强化学习环境。
* `PPO` 函数创建一种称为近端策略优化 (PPO) 的强化学习算法。
* `train` 方法训练算法在环境中采取最佳动作。

# 3. MATLAB 中的机器学习实践

### 3.1 数据预处理

#### 3.1.1 数据导入和探索

**数据导入**

MATLAB 提供了多种方法来导入数据，包括：

* `importdata` 函数：从文本文件、CSV 文件、Excel 文件等导入数据。
* `readtable` 函数：从文本文件或 CSV 文件导入数据，并将其存储为表格。
* `xlsread` 函数：从 Excel 文件中导入数据。

**示例：从 CSV 文件导入数据**

data = importdata('data.csv');

**数据探索**

导入数据后，需要探索数据以了解其结构和内容。MATLAB 提供了以下函数进行数据探索：

* `size` 函数：返回数据的维度。
* `whos` 函数：显示工作区中的变量及其大小和类型。
* `head` 函数：显示数据的前几行。
* `tail` 函数：显示数据的最后几行。

**示例：探索数据**

size(data)
whos data
head(data)
tail(data)

#### 3.1.2 数据清洗和转换

**数据清洗**

数据清洗涉及删除缺失值、异常值和不一致性。MATLAB 提供了以下函数进行数据清洗：

* `ismissing` 函数：检测缺失值。
* `isnan` 函数：检测 NaN 值。
* `isinf`