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《MATLAB機器學習》以實際應用為背景，采用理論公式經(jīng)典應用相結合的形式，深入淺出地介紹 MATLAB 機器學習，重點介紹各種機器學習的經(jīng)典應用。全書共12章，主要介紹了機器學習、MATLAB 軟件、數(shù)學基礎知識、線性回歸分析、邏輯回歸分析、K-均值聚類算法分析、決策樹分析、主成分分析、支持向量機分析、樸素貝葉斯算法分析、隨機森林算法分析、神經(jīng)網(wǎng)絡分析等內(nèi)容。通過學習本書，讀者能夠了解機器學習在各領域中的應用，以及利用MATLAB實現(xiàn)機器學習的方便、快捷、專業(yè)性強等特點。
《MATLAB機器學習》可以作為高等院校人工智能相關專業(yè)的教材，也可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

近年來，隨著計算機技術及互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，機器學習已經(jīng)廣泛應用于多個領域。未來，
隨著信息技術的進一步發(fā)展，機器學習技術將會更加深入地應用到生產(chǎn)、生活的方方面面。
機器學習技術正處于朝陽時期，現(xiàn)階段對這方面人才的需求遠遠大于供給。機器學習發(fā)
展迅猛，應用于多個領域。在自動駕駛領域，機器學習用于汽車控制系統(tǒng)的多方面；在金融
領域，機器學習用于預測股票市場；在醫(yī)療領域，機器學習用于醫(yī)療診斷；在執(zhí)法領域，機
器學習用于面部識別，在面部識別的輔助下可以解決若干犯罪行為的定罪問題；在自適應控
制領域，機器學習用于自適應控制系統(tǒng)操縱油輪。
將來，隨著信息技術的發(fā)展，機器學習將會在更多的領域得到應用。
MATLAB 的主要功能主要包括：一般數(shù)值分析、矩陣運算、數(shù)字信號處理、建模和
系統(tǒng)控制與優(yōu)化等，以及集應用程序和圖形于一體的集成環(huán)境，在此環(huán)境下所處理問題的
MATLAB 語言表述形式和其數(shù)學表達形式相同，無須按傳統(tǒng)的方法編程。MATLAB 語言降
低了對使用者的數(shù)學基礎和計算機語言知識的要求，提高了編程效率和計算效率，還可在計
算機上直接輸出結果和精美的圖形。
本書的目的是幫助讀者利用 MATLAB 的功能來解決各種機器學習的問題，適用于每個對
機器學習感興趣的人。
編寫本書具有如下特點。
1．由淺入深，循序漸進
本書基于 MATLAB 平臺介紹相關編程知識，并在 MATLAB 上利用各種機器學習算法解
決實際問題，大大簡化了問題并提高了解決問題的效率。
2．內(nèi)容新穎，應用全面
本書將理論與實踐相結合，結合機器學習算法的使用經(jīng)驗和實際領域應用問題，介紹機
器學習算法的原理及其 MATLAB 實現(xiàn)方法。
3．輕松易學，方便快捷
本書給出了大量典型的應用實例，在講解過程中輔以相應的圖片，使讀者在閱讀時一目
了然，從而輕松、快速掌握書中的內(nèi)容，提高學習效率。
全書共 12 章，主要包括如下內(nèi)容。
第 1 章介紹機器學習，主要包括機器學習的分類、選擇正確的算法、常用的機器學習算法、
機器學習的應用領域等內(nèi)容。
第 2 章介紹 MATLAB 軟件，主要包括 MATLAB 數(shù)據(jù)類型、MATLAB 作圖等內(nèi)容。
第 3 章介紹數(shù)學基礎知識，主要包括矩陣的微分、向量和矩陣積分、特征值分解和奇異
值分解、最優(yōu)化方法等內(nèi)容。

文前.indd 1 2025/4/23 15:19:25 II MATLAB 機器學習

第 4 章介紹線性回歸分析，主要包括線性回歸模型、多元線性回歸、廣義線性模型、多
重共線性、其他線性回歸等內(nèi)容。
第 5 章介紹邏輯回歸分析，主要包括邏輯回歸概述、模型表達式、損失函數(shù)、模型求解、
邏輯回歸的應用等內(nèi)容。
第 6 章介紹 K- 均值聚類算法分析，主要包括 K- 均值聚類算法概述、K- 均值聚類算法
實現(xiàn)、K- 均值聚類改進算法等內(nèi)容。
第 7 章介紹決策樹分析，主要包括決策樹的簡介、決策樹的原理、3 種算法的對比、剪樹
處理、決策樹的特點、決策樹的函數(shù)、決策樹的應用等內(nèi)容。
第 8 章介紹主成分分析，主要包括降維方法、進行 PCA 的原因、PCA 數(shù)學原理、PCA
涉及的主要問題、PCA 的優(yōu)化目標、PCA 的求解步驟、PCA 的優(yōu)缺點與應用場景，PCA 相
關函數(shù)、偏最小二乘回歸和主成分回歸等內(nèi)容。
第 9 章介紹支持向量機分析，主要包括線性分類、硬間隔、支持向量機的相關函數(shù)、用
于二類分類的支持向量機等內(nèi)容。
第 10 章介紹樸素貝葉斯算法分析，主要包括貝葉斯公式、樸素貝葉斯算法的原理、樸素
貝葉斯常用模型、拉普拉斯平滑、樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點、樸素貝葉斯算法的創(chuàng)建函數(shù)、
樸素貝葉斯算法的實現(xiàn)等內(nèi)容。
第 11 章介紹隨機森林算法分析，主要包括集成學習、集成學習的常見算法、隨機森林算
法等內(nèi)容。
第 12 章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡分析，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡的概述、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等
內(nèi)容。
全書實用性強，應用范圍廣，可作為廣大在校本科生和研究生的學習用書，也可以作為
廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
本書主要由佛山大學鄧奮發(fā)編寫。
【配套資源】
本書提供教學課件、程序代碼等配套資源，可以在清華大學出版社官方網(wǎng)站本書頁面下載，
或者掃描封底的書圈二維碼在公眾號下載。
由于時間倉促，加之編者水平有限，書中疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期望得到各
領域的專家和廣大讀者的批評指正。

編者
2025 年 1 月

文前.indd 2 2025/4/23 15:19:26

第 1 章機器學習 1
1.1 機器學習的分類 . 1
1.1.1 用監(jiān)督學習預測未來 2
1.1.2 用無監(jiān)督學習發(fā)現(xiàn)隱藏結構 . 3
1.1.3 用強化學習解決交互問題 . 4
1.1.4 分類和回歸術語 4
1.2 選擇正確的算法 . 5
1.3 常用的機器學習算法 7
1.4 機器學習的應用領域 8

第 2 章 MATLAB 軟件 .10
2.1 MATLAB 數(shù)據(jù)類型 10
2.1.1 矩陣 10
2.1.2 元胞數(shù)組 . 11
2.1.3 結構體 12
2.1.4 數(shù)據(jù)存儲 . 14
2.1.5 tall 數(shù)組 17
2.1.6 稀疏矩陣 . 19
2.1.7 表與分類數(shù)組 . 22
2.1.8 大型 MAT 文件 . 25
2.2 MATLAB 作圖 . 27
2.2.1 二維線圖 . 27
2.2.2 通用二維圖形 . 31
2.2.3 三維點或線圖 . 32
2.2.4 通用三維圖形 . 34

第 3 章數(shù)學基礎知識 36
3.1 矩陣的微分 36
3.1.1 標量與矩陣求導通用的法則 . 36
3.1.2 矩陣和向量求導的通用法則 . 38
3.1.3 MATLAB 的實現(xiàn) 39
3.2 向量和矩陣積分 . 41
3.2.1 向量梯度 . 41
3.2.2 微分公式 . 41

文前.indd 3 2025/4/23 15:19:26 IV MATLAB 機器學習

3.2.3 優(yōu)化方法 . 42
3.2.4 拉格朗日乘子法 42
3.2.5 向量矩陣積分實現(xiàn) 42
3.3 特征值分解和奇異值分解 43
3.3.1 特征值分解 . 43
3.3.2 奇異值分解 45
3.4 最優(yōu)化方法 47
3.4.1 無約束優(yōu)化方法 47
3.4.2 約束優(yōu)化與 KKT 條件 53
3.4.3 二次規(guī)劃 . 57

第 4 章線性回歸分析 60
4.1 線性回歸模型 . 60
4.1.1 線性模型 . 60
4.1.2 損失函數(shù) . 60
4.1.3 隨機梯度下降法 61
4.1.4 線性回歸簡單實現(xiàn) 61
4.2 多元線性回歸 . 63
4.3 廣義線性模型 . 68
4.3.1 廣義線性模型介紹 69
4.3.2 廣義線性模型實現(xiàn) 69
4.4 多重共線性 75
4.4.1 什么是多重共線性 75
4.4.2 多重共性后果 . 76
4.4.3 多重共線性檢驗 79
4.4.4 多重共線性回歸實現(xiàn) 79
4.5 其他線性回歸 . 80
4.5.1 嶺回歸 81
4.5.2 Lasso 回歸 82
4.5.3 彈性網(wǎng)絡 . 83
4.5.4 逐步回歸 . 85

第 5 章邏輯回歸分析 91
5.1 邏輯回歸概述 . 91
5.2 模型表達式 92
5.3 損失函數(shù) 93
5.3.1 單個樣本評估正確的概率 . 93
5.3.2 所有樣本評估正確的概率 . 93
5.3.3 損失函數(shù) . 93
5.4 模型求解 94
5.5 邏輯回歸的應用 . 95

文前.indd 4 2025/4/23 15:19:27 目錄 V

第 6 章 K- 均值聚類算法分析 .102
6.1 K- 均值聚類算法概述 . 102
6.1.1 K- 均值聚類算法的思想 102
6.1.2 K- 均值聚類算法的三要素 103
6.1.3 K- 均值聚類算法的步驟 103
6.1.4 K- 均值聚類算法的優(yōu)缺點 104
6.1.5 K- 均值聚類算法調(diào)優(yōu) . 105
6.2 K- 均值聚類算法實現(xiàn) . 107
6.2.1 K- 均值聚類算法函數(shù) . 107
6.2.2 K- 均值聚類基于顏色的分割 .111
6.3 K- 均值聚類改進算法 . 114
6.3.1 K-means 算法 . 114
6.3.2 ISODATA 算法 . 117

第 7 章決策樹分析 .125
7.1 決策樹的簡介 . 125
7.2 決策樹的原理 . 125
7.2.1 信息熵 127
7.2.2 信息增益 . 127
7.2.3 信息增益率 . 127
7.2.4 基尼系數(shù) . 128
7.3 3 種算法的對比 129
7.4 剪樹處理 129
7.4.1 預剪枝 129
7.4.2 后剪枝 129
7.5 決策樹的特點 . 130
7.6 分類樹的函數(shù) . 130
7.6.1 創(chuàng)建分類樹 . 130
7.6.2 改進分類樹 . 133
7.6.3 解釋分類樹 . 134
7.6.4 交叉驗證分類樹 136
7.6.5 測量性能 . 138
7.7 決策樹的應用 . 141

第 8 章主成分分析 .148
8.1 降維方法 148
8.2 進行 PCA 的原因 . 149
8.3 PCA 數(shù)學原理 149
8.3.1 內(nèi)積與投影 . 149
8.3.2 基 150
8.3.3 基變換的矩陣表示 151

文前.indd 5 2025/4/23 15:19:27 VI MATLAB 機器學習

8.4 PCA 涉及的主要問題 . 152
8.5 PCA 的優(yōu)化目標 153
8.6 PCA 的求解步驟 154
8.7 PCA 的優(yōu)缺點與應用場景 . 154
8.7.1 PCA 方法的優(yōu)點 . 155
8.7.2 PCA 方法的缺點 . 155
8.7.3 PCA 的應用場景 . 155
8.8 PCA 相關函數(shù) 156
8.9 偏最小二乘回歸和主成分回歸 . 160

第 9 章支持向量機分析 167
9.1 線性分類 167
9.1.1 邏輯回歸 . 167
9.1.2 邏輯回歸表述 SVM 168
9.1.3 線性分類簡單實例 168
9.2 硬間隔 169
9.2.1 求解間隔 . 170
9.2.2 拉格朗日乘數(shù)法 171
9.2.3 對偶問題 . 172
9.2.4 軟間隔 173
9.2.5 核（Kernel）函數(shù) . 175
9.2.6 模型評估和超參數(shù)調(diào)優(yōu). 176
9.3 支持向量機的相關函數(shù) 178
9.3.1 支持向量機回歸函數(shù) 178
9.3.2 支持向量機分類函數(shù) 185
9.4 用于二類分類的支持向量機 . 192
9.4.1 用高斯核訓練 SVM 分類器 192
9.4.2 使用自定義核函數(shù)訓練 SVM 分類器 195
9.4.3 繪制 SVM 分類模型的后驗概率區(qū)域 198
9.4.4 使用線性支持向量機分析圖像 . 200

第 10 章樸素貝葉斯算法分析 203
10.1 貝葉斯公式 203
10.2 樸素貝葉斯算法的原理 204
10.3 樸素貝葉斯常用模型 205
10.3.1 伯努利樸素貝葉斯模型 . 205
10.3.2 多項式樸素貝葉斯 207
10.3.3 高斯樸素貝葉斯 208
10.4 拉普拉斯平滑 . 209
10.5 樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點 210
10.6 樸素貝葉斯算法的創(chuàng)建函數(shù) . 210

文前.indd 6 2025/4/23 15:19:27 目錄 VII

10.7 樸素貝葉斯算法的實現(xiàn) 212
10.7.1 邏輯回歸模型的貝葉斯分析 . 212
10.7.2 判別分析、樸素貝葉斯分類器和決策樹進行分類 219

第 11 章隨機森林算法分析 227
11.1 集成學習 227
11.2 集成學習的常見算法 228
11.2.1 Bagging 算法 228
11.2.2 Boosting 算法 228
11.2.3 Stacking 算法 229
11.3 隨機森林算法 . 230
11.3.1 隨機森林算法簡介 231
11.3.2 隨機森林算法原理 231
11.3.3 隨機森林算法優(yōu)缺點 232
11.3.4 隨機森林算法功能 233
11.3.5 隨機森林算法實現(xiàn)函數(shù) . 233
11.3.6 隨機森林算法的應用 244

第 12 章神經(jīng)網(wǎng)絡分析 .249
12.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的概述 . 249
12.1.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 . 249
12.1.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的應用 253
12.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 . 258
12.2.1 用卷積代替全連接 258
12.2.2 卷積層 259
12.2.3 匯聚層 259
12.2.4 全連接層 . 260
12.2.5 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構 . 260
12.2.6 幾種典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 . 260
12.2.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn) 263
12.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 . 267
12.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡概述 267
12.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn) 272

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