MATLAB深度解析：机器学习实战指南

"MATLAB.Machine.Learning"是一本由Michael Paluszek和Stephanie Thomas编著的英文专业书籍，它提供了一套全面的机器学习教程，并结合MATLAB编程语言进行深入讲解。该书从人工智能和自动控制的历史出发，阐述了机器学习领域的兴起和发展，旨在帮助工程师和工程学生理解并掌握这一关键技术。 书中首先介绍了机器学习的概述，涵盖了其主要领域，如数据表示、图形化展示在学习过程中的应用以及商业和开源软件包的比较。作者强调了MATLAB在编程和构建机器学习应用中的重要作用，通过清晰易懂的数学解释，即使是数学基础较弱的读者也能跟上学习进度。 本书特别关注实践性，提供了大量MATLAB代码示例，包括人脸识别、自动驾驶和数据分类等重要问题的解决方案，所有示例和应用都配以完整的源代码，方便读者理解和复制。此外，书中还涵盖深度学习的应用、神经网络分类、卡尔曼滤波、自适应控制等内容，这些都是现代工程领域中机器学习的热点问题。 此书的目标读者是希望获得一个系统且实用的机器学习入门指南的工程师和学生。通过阅读这本书，他们不仅能够了解到机器学习的基础概念，还能掌握如何利用MATLAB这个强大的工具进行实际项目开发，以及如何利用图形化工具来理解和呈现学习结果，这对于理解和应用大数据中的机器学习技术具有重要意义。 "MATLAB.Machine.Learning"是一本既理论又实践的书籍，对于想要在这个领域有所建树的专业人士或对机器学习感兴趣的学习者来说，是一份不可或缺的参考资料。无论是对基础知识的理解，还是对MATLAB在机器学习实践中的应用，都能在这本书中找到详尽的答案。