Matlab中有用的机器学习文档

用Matlab学习机器学习是一个很有趣的体验，文档丰富，函数完整，很容易上手。

一、监督学习

1. 监督学习工作流程和算法

链接：Supervised Learning Workflow and Algorithms

该文档介绍了：

监督学习是什么？
监督学习的步骤包括：

准备数据（Prepare Data）
选择算法（Choose an Algorithm）
拟合模型（Fit a Model）
选择评价方法（Choose a Validation Method）
检查拟合程度直到满意（Examine Fit and Update Until Satisfied）
用最终的模型进行预测（Use Fitted Model for Predictions）

监督学习算法和对应的函数包括：

分类树（Classification Trees）：fitctree
回归树（Regression Trees）：fitrtree
判别分析（Discriminant Analysis (classification)）：fitcdiscr
k近邻（k-Nearest Neighbors (classification)）：fitcknn
朴素贝叶斯（Naive Bayes (classification)）：fitcnb
支持向量机（Support Vector Machines (SVM) for classification）：fitcsvm
支持向量机（SVM for regression）：fitrsvm 注：该函数只适用于二分类问题。如果要使用SVM进行多分类，使用 fitcecoc 函数！
供支持向量机或其他分类器使用的多分类模型（Multiclass models for SVM or other classifiers）：fitcecoc
分类集成学习（Classification Ensembles）：fitcensemble
回归集成学习（Regression Ensembles）：fitrensemble

分类算法的特点：参见文档中最后两个表格。

2. 使用最近邻进行分类

链接：Classification Using Nearest Neighbors

该文档介绍了：

距离度量方法：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等等
k近邻搜索方法：穷尽搜索(Exhaustive Search)和KD树(Kd-Tree)搜索，以及它们的适用条件
使用Matlab中的k近邻：使用 fitcknn 建立k近邻分类器、检查分类器的质量（评价分类器）、使用分类器进行分类和修改分类器等等

二、无监督学习

学习到无监督学习再补充。

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