《Matlab机器学习配方第二版》：问题解决方案指南

《Matlab Machine Learning Recipes 2nd》是由Michael Paluszek和Stephanie Thomas合著的一本问题解决型的机器学习参考书籍，于2019年由Apress出版。该书专为使用Matlab进行机器学习的读者设计，提供了大量的实际问题与解决方案，旨在帮助读者在实际应用中掌握和提升Matlab在数据处理、模型构建和优化等方面的技能。 作为第二版，它延续了作者在第一版中的理念，即通过实例驱动的方式，让学习者在解决问题的过程中逐渐掌握机器学习的核心概念和技术。书中可能涵盖了诸如监督学习（如分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、深度学习（神经网络）、强化学习等主题，每个章节都围绕一个具体问题展开，从数据预处理到模型训练，再到结果评估，全面展示了Matlab在各个机器学习领域的实践应用。 该书不仅适合已经在Matlab环境中工作的数据科学家或工程师，对于想要学习Matlab并探索其在机器学习领域潜力的学生和研究人员也是一本极具价值的参考书。此外，由于是英文版，因此对英语阅读能力有一定要求，但丰富的实例和清晰的步骤描述有助于理解和学习。 ISBN-13的纸质版为978-1-4842-3915-5，电子版为978-1-4842-3916-2，可以通过DOI:10.1007/978-1-4842-3916-2获取。版权方面，所有权利归Apress所有，包括翻译、复制、再版、改编等，确保了作者的权益。 这本书对于那些寻求将Matlab与现代机器学习技术相结合的专业人士来说，是一本不可或缺的实用指南，可以帮助他们在实际项目中提高效率并深入理解算法的工作原理。无论是希望在Matlab环境中提升机器学习能力，还是希望通过本书了解如何在教学中引入Matlab机器学习实践的教师，这本书都是一个值得投资的学习资源。