機器學習是一種數(shù)據(jù)分析技術，讓計算機執(zhí)行人和動物與生俱來的活動：從經(jīng)驗中學習。

技能挑戰(zhàn)

MATLAB 微信公眾號回復【M測試】，10 道選擇題考驗你的機器學習技能！敢來試試嗎？

機器學習算法使用計算方法直接從數(shù)據(jù)中“學習”信息，而不依賴于預定方程模型。當可用于學習的樣本數(shù)量增加時，這些算法可自適應提高性能。隨著大數(shù)據(jù)應用增加，機器學習已成為解決以下領域問題的一項關鍵技術：

計算金融學，用于信用評估和算法交易

圖像處理和計算機視覺，用于人臉識別、運動檢測和對象檢測

計算生物學，用于腫瘤檢測、藥物發(fā)現(xiàn)和 DNA 序列分析

能源生產(chǎn)，用于預測價格和負載

汽車、航空航天和制造業(yè)，用于預見性維護

自然語言處理，用于語音識別應用

視頻：什么是機器學習？

機器學習算法能夠在產(chǎn)生洞察力的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然模式，幫助您更好地制定決策和做出預測。醫(yī)療診斷、股票交易、能量負荷預測及更多行業(yè)每天都在使用這些算法制定關鍵決策。例如，媒體網(wǎng)站依靠機器學習算法從數(shù)百萬種選項中篩選出為您推薦的歌曲或影片。零售商利用這些算法深入了解客戶的購買行為。

何時應該使用機器學習？

當您遇到涉及大量數(shù)據(jù)和許多變量的復雜任務或問題，但沒有現(xiàn)成的處理公式或方程式時，可以考慮使用機器學習。例如，如果您需要處理以下情況，使用機器學習是一個很好的選擇：

機器學習的工作原理

機器學習采用兩種技術：監(jiān)督式學習和無監(jiān)督學習。監(jiān)督式學習根據(jù)已知的輸入和輸出訓練模型，讓模型能夠預測未來輸出；無監(jiān)督學習從輸入數(shù)據(jù)中找出隱藏模式或內在結構。

監(jiān)督式機器學習能夠根據(jù)已有的包含不確定性的數(shù)據(jù)建立一個預測模型。監(jiān)督式學習算法接受已知的輸入數(shù)據(jù)集（包含預測變量）和對該數(shù)據(jù)集的已知響應（輸出，響應變量），然后訓練模型，使模型能夠對新輸入數(shù)據(jù)的響應做出合理的預測。

監(jiān)督式學習采用分類和回歸技術開發(fā)預測模型。

分類技術可預測離散的響應—如果您的數(shù)據(jù)能進行標記、分類或分為特定的組或類，則使用分類。

用于實現(xiàn)分類的常用算法包括：支持向量機 (SVM)、提升 (boosted) 決策樹和袋裝 (bagged)決策樹、k-最近鄰、樸素貝葉斯 (Na?ve Bayes)、判別分析、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡。

回歸技術可預測連續(xù)的響應—如果您在處理一個數(shù)據(jù)范圍，或您的響應性質是一個實數(shù)（比如溫度，或一件設備發(fā)生故障前的運行時間），則使用回歸方法。

常用回歸算法包括：線性模型、非線性模型、規(guī)則化、逐步回歸、提升 (boosted)和袋裝 (bagged)決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡和自適應神經(jīng)模糊學習。

無監(jiān)督學習可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或內在結構。這種技術可根據(jù)未做標記的輸入數(shù)據(jù)集得到推論。

聚類是一種最常用的無監(jiān)督學習技術。這種技術可通過探索性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或分組。

用于執(zhí)行聚類的常用算法包括：k-均值和 k-中心點（k-medoids）、層次聚類、高斯混合模型、隱馬爾可夫模型、自組織映射、模糊 c-均值聚類法和減法聚類。

入門視頻

在 MATLAB 微信公眾號回復【機器學習入門教程】，獲取《機器學習快速入門》系列視頻，全面介紹實用的 MATLAB 機器學習方法，包括：

線性回歸

判別分析

決策樹

支持向量機（SVM）

k近鄰算法（K-NN）

k均值聚類算法（k-means）

選擇合適的機器學習算法

沒有最佳方法或萬全之策。找到正確的算法只是試錯過程的一部分——即使是經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家，也無法說出某種算法是否無需試錯即可使用。但算法的選擇還取決于您要處理的數(shù)據(jù)的大小和類型、您要從數(shù)據(jù)中獲得的洞察力以及如何運用這些洞察力。

下面是選擇監(jiān)督式或者無監(jiān)督機器學習的一些準則：

在以下情況下選擇監(jiān)督式學習：您需要訓練模型進行預測（例如溫度和股價等連續(xù)變量的值）或者分類（例如根據(jù)網(wǎng)絡攝像頭的錄像片段確定汽車的技術細節(jié)）。

在以下情況下選擇無監(jiān)督學習：您需要深入了解數(shù)據(jù)并希望訓練模型找到好的內部表示形式，例如將數(shù)據(jù)拆分到集群中。

MATLAB 機器學習

如何借助機器學習的力量，使用數(shù)據(jù)做出更好的決策？MATLAB 讓機器學習簡單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù)，以及讓機器學習發(fā)揮作用的應用程序，MATLAB 是將機器學習應用于您的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。

使用 MATLAB，工程師和數(shù)據(jù)科學家可以立即訪問預置的函數(shù)、大量的工具箱以及用于分類、回歸和聚類的專門應用程序。MATLAB 可以做到：

比較各種方法，例如邏輯回歸、分類樹、支持向量機、集成方法和深度學習。

使用模型精化和縮減技術創(chuàng)建能夠最好地捕捉預測能力的精確模型。

將機器學習模型集成到企業(yè)系統(tǒng)、集群和云中，并且將模型定位于實時嵌入式硬件。

為嵌入式傳感器分析工具執(zhí)行自動代碼生成。

支持從數(shù)據(jù)分析到部署的集成工作流程。

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