MATLAB机器学习入门指南：从理论到实战，开启AI之旅

# 1. 机器学习基础**

机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法可以分析大量数据，识别模式并做出预测。

机器学习算法分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习算法使用标记数据（即具有已知输出的数据）进行训练，而无监督学习算法使用未标记数据进行训练。

监督学习算法的常见示例包括线性回归、逻辑回归和决策树。无监督学习算法的常见示例包括聚类分析和降维算法。

# 2. MATLAB机器学习工具箱

### 2.1 MATLAB机器学习工作流程

MATLAB机器学习工具箱提供了一个全面的工作流程，涵盖机器学习的各个阶段：

1. **数据导入和探索：**从各种来源（如文件、数据库、API）导入数据，并使用交互式工具探索数据分布和统计信息。
2. **数据预处理：**清理和转换数据，包括处理缺失值、异常值、数据类型转换和规范化。
3. **特征工程：**选择和提取有意义的特征，以提高模型性能。
4. **模型训练：**根据特定任务选择和训练机器学习模型，并调整模型参数以优化性能。
5. **模型评估：**使用各种指标评估模型的性能，如准确度、召回率、F1分数等。
6. **模型部署：**将训练好的模型部署到生产环境中，以进行预测和决策。

### 2.2 数据预处理和特征工程

#### 2.2.1 数据导入和探索

% 从 CSV 文件导入数据
data = readtable('data.csv');

% 探索数据分布
histogram(data.Age)

#### 2.2.2 数据清理和转换

% 处理缺失值
data.Age(isnan(data.Age)) = mean(data.Age);

% 转换数据类型
data.Gender = categorical(data.Gender);

#### 2.2.3 特征选择和降维

% 使用相关性矩阵选择特征
corrMatrix = corr(data);
selectedFeatures = find(abs(corrMatrix) > 0.5);

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

### 2.3 模型训练和评估

#### 2.3.1 模型选择和参数调优

% 选择线性回归模型
model = fitlm(data, 'ResponseVar~PredictorVars');

% 调整正则化参数以防止过拟合
model = fitlm(data, 'ResponseVar~PredictorVars', 'Regularization', 'lasso');

#### 2.3.2 模型评估指标和方法

| 指标 | 描述 |
|---|---|
| 均方根误差（RMSE） | 预测值与真实值之间的平均平方根差 |
| R 平方 | 预测值与真实值之间的拟合程度 |
| 交叉验证 | 使用多个训练集和测试集来评估模型的泛化能力 |

# 3.1 线性回归

#### 3.1.1 模型原理和假设

线性回归是一种用于预测连续目标变量的监督学习算法。它基于以下假设：

* **线性关系：**目标变量与输入特征之间存在线性关系。
* **正态分布：**误差项（预测值与实际值之间的差异）服从正态分