机器学习算法的核心

机器学习算法的成功主要依赖于算法本身的品质，这也是科研人员在过去几十年里一直致力于提升和改进的重点。这些算法可以根据使用的输入数据、训练方式以及学到的模型的输出结果分为三类：

1. 监督学习

监督学习算法通过对一系列带有标签的样本进行观察，建立从输入到输出的映射关系，最终形成一个预测模型。它通常利用训练集（包括输入和对应的标签）来求解模型和参数。监督学习的训练过程是这样的：如果一个算法有足够的训练样本，那么通过训练，它可以建立一个能够无限接近真实映射关系的模型。在实际应用中，监督学习假设相似的输入会有相似的输出。然而，这一假设并非总是成立，输入数据的质量对最终模型的表现至关重要。如果训练数据量不足，模型将无法获得足够的经验来进行准确预测；相反，过多的冗余数据会导致模型过于复杂，从而影响执行效率。此外，监督学习对数据集中的噪声和异常值非常敏感，这可能会导致模型出现偏差并产生错误预测。

监督学习可以根据任务的不同分为两类：分类和回归。分类任务需要对离散型数据进行分类，而回归任务则需要预测连续型的结果。

2. 非监督学习

非监督学习的目标是从数据集中自动提取有用信息，整个过程不需要事先给出任何假设。与监督学习不同，训练数据集只包含样本的输入而不包含对应的输出。非监督学习的主要任务是自动在数据集中发现有用信息，例如聚类（根据样本之间的相似性将它们分组）。非监督学习的有效性很大程度上取决于从数据集中提取到的信息质量。这些算法通过比较数据集中样本间的相似性和差异性来进行学习。非监督学习在处理数值型数据集时表现良好，但在处理非数值型数据集时准确度会有所下降。

3. 强化学习

强化学习的目标是构建一种算法，这种算法通过多次迭代和观察每次迭代后环境产生的反馈来进行学习。算法通过与外部环境互动，根据模型输入决策所引起的反馈进行学习。当模型做出正确的决策时，外部环境会给它正向奖励；反之，则给予负向惩罚。算法的目标是最大化奖励。强化学习不同于监督学习，后者更像是“教师”通过标注数据来教“学生”（算法）。然而，在很多情况下，即使人类也只能提供定性的信息（如好坏、成功失败等），这些信息被称为“增强信号”。在这种情况下，模型只能得到每次学习结果的增强信号，无法获取任何关于如何优化智能体表现的信息。因此，强化学习的解决方法是创建一个聪明的智能体，并在外部环境中不断试错，以从经验中学习。

MATLAB与机器学习

MATLAB为机器学习领域提供了强大的工具。用户可以通过MATLAB的强大交互式图形界面轻松处理机器学习任务。本书在介绍每个主题之前，会先简要概述其理论基础，再辅以实际案例进行说明。通过阅读本书，读者可以掌握机器学习方法，并充分利用MATLAB的功能解决实际问题。本书前几章主要介绍MATLAB机器学习的基础知识、数据导入和组织方法以及从数据到知识挖掘的方法。接下来的章节分别介绍了回归分析、分类分析以及无监督学习，最后几章则涵盖了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习的实际应用。本书适合数据分析员、数据科学家以及任何希望学习机器学习算法并构建数据处理和预测应用的读者。