算法实践

机器学习分类器是监督学习的核心组成部分，其目标是根据已知标签的训练数据构建一个模型，从而对未知数据进行类别预测。分类问题的本质是找到一个决策边界，将特征空间划分为不同的类别区域。分类器的性能通常通过准确率、精确率、召回率和F1-score等指标来衡量。 一个典型的分类流程包含数据收集、特征工程、模型训练、评估预测四个关键阶段。特征工程的质量往往直接决定模型的…

机器学习作为人工智能的核心分支，正在深刻改变我们与世界交互的方式。它使计算机能够从数据中学习并做出决策，而无需进行明确的编程。本教程将带你从零开始，系统性地掌握机器学习的基础知识，并最终能够动手实践解决实际问题。 什么是机器学习？ 机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改…

在开始机器学习实践前，首先需要确保您的Matlab环境已准备就绪。推荐使用R2020a或更高版本，这些版本内置了完整的Statistics and Machine Learning Toolbox。您可以通过在命令窗口中输入 ver 来查看已安装的工具箱。对于深度学习任务，还需要单独安装Deep Learning Toolbox。环境配置的核心是数据准备，M…

机器学习并非空中楼阁，其背后是坚实的数学理论支撑。掌握这些基础，是理解算法原理和进行模型优化的关键。对于初学者而言，不必追求数学领域的深度，而应聚焦于机器学习中实际应用最广泛的部分。 线性代数：理解向量、矩阵、张量及其运算，是掌握数据处理、降维（如PCA）和神经网络的基础。 微积分：重点是微分和梯度概念，它们是所有优化算法（如梯度下降）的核心驱动力。 概率论…