《機器學習入門與實戰——MATLAB實踐應用》的編寫是作者在多年機器學習及工作經驗的基礎上，對大量的網絡資源、論文和相關書籍進行總結、整理、分析而來。全書共分為三部分，分別為機器學習概念篇、MATLAB機器學習基礎篇、機器學習算法與MATLAB實踐篇。

●第一部分機器學習概念篇●第1章機器學習基礎1.1機器學習概述1.1.1機器學習的概念1.1.2機器學習的發展史1.1.3機器學習的用途1.1.4機器學習、數據挖掘及人工智能的關繫1.2機器學習基本術語1.3機器學習任務及算法分類1.4如何學習和運用機器學習1.4.1軟件平臺的選擇1.4.2機器學習應用實現流程1.5數據預處理1.5.1數據初步選取1.5.2數據清理1.5.3數據集成1.5.4數據變換1.5.5數據歸約參考文獻第二部分MATLAB機器學習基礎篇●第2章MATLAB基礎入門2.1MATLAB界面介紹2.2矩陣賦值與運算2.3m文件及函數實現與調用2.4基本流程控制語句2.5基本繪圖方法2.5.1二維繪圖函數的基本用法2.5.2三維繪圖函數的基本用法2.5.3顏色與形狀參數列表2.5.4圖形窗口分割與坐標軸2.6數據文件導入與導出參考文獻●第3章MATLAB機器學習工具箱3.1工具箱簡介3.2分類學習器基本操作流程3.3分類學習器算法優化與選擇3.3.1特征選擇3.3.2選擇分類器算法3.4工具箱分類學習實例參考文獻第三部分機器學習算法與MATLAB實踐篇●第4章k近鄰算法4.1k近鄰算法原理4.1.1k近鄰算法實例解釋4.1.2k近鄰算法的特點4.2基於k近鄰算法的算法改進4.2.1快速KNN算法4.2.2kd樹KNN算法4.3k近鄰算法的MATLAB實踐參考文獻●第5章決策樹5.1決策樹算法原理5.1.1決策樹算法基本原理5.1.2決策樹算法的特點5.1.3決策樹剪枝5.1.4分類決策樹與回歸決策樹5.2基於決策樹算法的算法改進5.2.1ID3決策樹5.2.2C4.5決策樹5.2.3分類回歸樹5.2.4隨機森林5.3決策樹算法MATLAB實踐參考文獻●第6章支持向量機6.1支持向量機算法原理6.1.1支持向量機概述6.1.2支持向量機算法及推導6.1.3支持向量機核函數6.2改進的支持向量機算法6.3支持向量機算法的MATLAB實踐參考文獻●第7章樸素貝葉斯7.1貝葉斯定理7.2樸素貝葉斯分類7.3樸素貝葉斯實例分析7.4樸素貝葉斯分類算法的改進7.4.1半樸素貝葉斯分類模型7.4.2樹增強樸素貝葉斯分類模型7.4.3貝葉斯網絡7.4.4樸素貝葉斯樹7.4.5屬性加權樸素貝葉斯分類算法7.5樸素貝葉斯算法MATLAB實踐參考文獻●第8章線性回歸8.1線性回歸原理8.1.1簡單線性回歸8.1.2線性回歸實例8線性回歸8.3線性回歸算法的MATLAB實踐參考文獻●第9章邏輯回歸9.1邏輯回歸原理9.1.1Sigmoid函數9.1.2梯度下降法9.2邏輯回歸理論推導9.2.1邏輯回歸理論公式推導9.2.2向量化9.2.3邏輯回歸算法的實現步驟9.2.4邏輯回歸的優缺點9.3邏輯回歸算法的改進9.3.1邏輯回歸的正則化9.3.2主成分改進的邏輯回歸方法9.4邏輯回歸的MATLAB實踐參考文獻●第10章神經網絡10.1神經網絡算法原理10.1.1神經網絡工作原理10.1.2神經網絡的特點10.1.3人模型10.2前向神經網絡10.2.1感知器10.2.2BP算法10.3基於神經網絡的算法拓展10.3.1深度學習10.3.2極限學習機10.4神經網絡的MATLAB實踐參考文獻●第11章AdaBoost算法11.1集成學習方法簡介11.1.1集成學習方法分類11.1.2集成學習Boosting算法11.2AdaBoost算法原理11.2.1AdaBoost算法思想11.2.2AdaBoost算法理論推導11.2.3AdaBoost算法的實現步驟11.2.4AdaBoost算法的特點11.2.5通過實例理解AdaBoost算法11.3AdaBoost算法的改進11.3.1RealAdaBoost算法11.3.2GentleAdaBoost算法11.3.3LogitBoost算法11.4AdaBoost算法的MATLAB實踐參考文獻●第12章k均值算法12.1k均值算法原理12.1.1k均值算法基本原理12.1.2k均值算法的實現步驟12.1.3k均值算法實例12.1.4k均值算法的特點12.2基於kmeans算法的算法改進12.2.1改善k值選取方式的kmeans改進算法12.2.2改進初始聚類中心選擇方式的kmeans改進算法12.3kmeans算法的MATLAB實踐參考文獻●第13章期望優選化算法13.1EM算法13.1.1EM算法思想13.1.2似然函數和極大似然估計13.1.3Jensen不等式13.1.4EM算法理論和公式推導13.1.5EM算法的收斂速度13.1.6EM算法的特點13.2EM算法的改進13.2.1Monte Carlo EM算法13.2.2ECM算法13.2.3ECME算法13.3EM算法的MATLAB實踐參考文獻●第14章k中心點算法14.1經典k中心點算法——PAM算法14.1.1PAM算法原理14.1.2PAM算法實例14.1.3PAM算法的特點14.2k中心點算法的改進14.3k中心點算法的MATLAB實踐參考文獻●第15章關聯規則挖掘的Apriori算法15.1關聯規則概述15.1.1關聯規則的基本概念15.1.2關聯規則的分類15.2Apriori算法原理15.3Apriori算法的改進15.3.1基於分片的並行方法15.3.2基於hash的方法15.3.3基於采樣的方法15.3.4減少交易個數的方法15.4Apriori算法的MATLAB實踐參考文獻●第16章高斯混合模型16.1高斯混合模型原理16.1.1單高斯模型16.1.2高斯混合模型16.1.3模型的建立16.1.4模型參數的求解16.2GMM算法的MATLAB實踐16.2.1生成一個高斯混合模型16.2.2擬合GMM16.2.3GMM聚類實例16.3GMM的改進及MATLAB實踐16.3.1GMM的正則化16.3.2GMM中k的選擇問題16.3.3GMM擬合的初始值選擇問題參考文獻●第17章DBSCAN算法17.1DBSCAN算法原理17.1.1DBSCAN算法的基本概念17.1.2DBSCAN算法原理17.1.3DBSCAN算法的實現步驟17.1.4DBSCAN算法的優缺點17.2DBSCAN算法的改進17.2.1DPDGA算法17.2.2並行DBSCAN算法17.3DBSCAN算法的MATLAB實踐參考文獻●第18章策略迭代和值迭代18.1基本概念18.1.1強化學習的基本模型18.1.2馬爾可夫決策過程18.1.3策略18.1.4值函數18.1.5貝爾曼方程18.2策略迭代算法原理18.3值迭代算法原理18.4策略迭代和值迭代算法的MATLAB實踐參考文獻●第19章SARSA算法和Q學習算法19.1SARSA算法原理19.2SARSA算法的MATLAB實踐19.3Q學習算法原理19.4Q學習算法的MATLAB實踐參考文獻

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理及改進，以及MATLAB的實例實現。本書內容分為三部分。第一部分(第1章)是機器學習概念篇，介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各類算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有一個整體的了解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB機器學習基礎篇，介紹MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的機器學習工具箱。MATLAB易上手的特點讓使用者將更多的精力專注於算法開發與使用，而不是搭建算法實現開發平臺。第三部分(第4章~第19章)是機器學習算法與MATLAB實踐篇，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法進行逐個講解，包括機器學習算法原理、算法優缺點、算法的實例解釋以及MATLAB的實踐應用。本書適合以下讀者： 對人工智能、機器學習感興趣的讀者； 希望用機器學習完成設計的計算機或等

    第5章決策樹5.1決策樹算法原理5.1.1決策樹算法基本原理決策樹(Decision Tree)是一種特別簡單的機器學習分類算法。決策樹想法來源於人類的決策過程，是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，其代表的是對像屬性與對像值之間的一種映射關繫。決策樹可看作一個樹狀預測模型，它是由結點和有向分支組成的層次結構。樹中包含3種結點： 根結點、內部結點、葉子結點。決策樹隻有一個根結點，是全體訓練數據的集合。樹中每個內部結點都是一個分裂問題： 指定了對實例的某個屬性的測試，它將到達該結點的樣本按照某個特定的屬性進行分割，並且該結點的每一個後繼分支對應於該等

近年來，隨著計算機技術及互聯網技術的發展，人工智能技術也取得了重要的突破。作為人工智能的核心技術，機器學習已經廣泛應用於各行各業中，如圖像識別、語言識別、文本分類、智能推薦、網絡安全等。未來，伴隨著信息技術的進一步發展，機器學習技術將會更加深入地應用到生產、生活的方方面面。目前，機器學習技術正處於朝陽時期，對於從事機器學習的研究人員來說，應感到榮幸和驕傲，因為能夠在對的時間從事最熱門的技術研究。對於有志於或有興趣從事機器學習的研究人員而言，首先應知道，現階段對這方面人纔的需求遠遠大於供給，同時，這一技術會伴隨著信息化技術一直發展下去。其次，在學習之初，不要被大量的數學公式嚇得退避三舍，而應明白，在大多數情況下，尤其是應用層面，機器學習僅是一種實現技術要求的工具，需要了解各類算法的優勢、劣勢及有效使用的方法，無須詳盡地了解各種機器學習算法的細枝末節。正如計算機內部運行機制極其復雜，大多數等