MATLAB机器学习

第1章　MATLAB机器学习初体验

本章主要内容

• 展示MATLAB在分类、回归、聚类和深度学习这些领域的功能，其中包括用于自动化的模型训练和代码生成的App
• 简单介绍一些非常流行的机器学习算法，并说明各个算法的适用场景
• 理解统计学和线性代数在机器学习中的作用

“为什么你这台机器听不懂我的命令呢？”“什么叫‘你这台机器’？你当我是只猴子吗？”这是电影《机械纪元》中主演与机器人的一段对话。在这部电影中，机器人被设定遵守两条不可更改的原则：不可以伤害人类；不可以自我修复。为什么人类要限制机器人的自我修复能力呢？因为，有强大自我学习能力的机器人也许终将统治这个世界。

至少，这是电影中所发生的。

那么，当我们提到“自我学习能力”的时候，它到底指的是什么呢？暂且将其定义为，机器^[1]能够通过自身已有的行为活动，改善自身表现的能力。这种能力能够帮助人类解决某些特定问题，例如从大量的数据中提取知识。本章将对机器学习的基本概念进行介绍，接着将快速浏览不同种类的算法。除此之外，本章也会简要介绍MATLAB环境的基础知识。最后，我们将介绍MATLAB提供的几个核心的机器学习工具箱。

学完本章的内容，读者可以了解不同的机器学习算法以及MATLAB提供的实现这些算法的工具。

1.1　机器学习基础

定义机器学习不是一件简单的事情。我们先来看看机器学习领域的大牛们（见图1.1）是如何定义的。

图1.1　机器学习历史

机器学习：研究如何让计算机在未被明确编写指令的情形下能够自主学习的领域。

——亚瑟·L. 塞缪尔（Arthur ...