MATLAB入门：掌握统计与机器学习实战指南

《统计学在MATLAB中：入门指南》是一本全面介绍MATLAB及其在统计分析领域强大功能的教材。作者wendy.martinez和moonjungcho共同编撰，该书将统计学与MATLAB编程紧密结合，旨在帮助读者理解和掌握如何利用MATLAB进行数据处理、描述性统计、回归分析、可视化、假设检验以及机器学习等关键任务。 书中内容涵盖了统计分析的基础理论，如计算样本均值、中位数、众数、方差和标准差等，以及如何使用MATLAB内置函数如`mean()`, `median()`, `mode()`, `var()`和`std()`来实现这些操作。此外，作者还详细讲解了线性回归、逻辑回归等基本回归模型的构建，以及如何通过`fitlm()`函数进行拟合和评估。 对于数据分析，本书强调了图表在呈现数据和解释结果中的重要性，介绍了MATLAB中的图形生成工具，如`plot()`, `scatter()`, 和`histogram()`等，以及如何利用`subplot()`和`ggplot2`风格的`plotly`包进行高级可视化。同时，它还涉及了假设检验，如t检验、ANOVA等，以及如何使用`ttest2()`和`anova()`等函数执行这些测试。 在机器学习部分，书中的例子展示了如何使用MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox进行特征选择、模型训练（如支持向量机、决策树等）以及模型评估。作者会介绍如何使用`fitcsvm()`, `fitctree()`, 和 `crossval()`函数，以及如何解读和优化模型性能。 《统计学在MATLAB中：入门指南》不仅适合初学者了解MATLAB在统计分析中的应用，也适合有一定基础的用户深化理解，提升统计分析和编程技能。此书是计算机科学和数据分析系列的一部分，反映了当今学科交叉融合的趋势，旨在促进计算机科学、统计学、数值方法和概率论的相互融合。如果你正在寻求一个实用且系统化的MATLAB统计学习资源，这本书无疑是一个很好的起点。