18、matlab机器学习
机器学习 概念 机器学习 ：先来看看百度百科的定义，“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善自身的性能”。可以看出，机器学习就是让机器模拟人的学习，最终目的是实现人工智能。也就是说，人们为了实现人工智能，其中的一种方式是通过机器学习。 那么，机器是怎么学习呢？简单的解释就是，人们给机器（一般指电脑）大量的数据，机器通过某种方法（算法）计算出这些数据的特征，之后机器就可以根据这些特征，来判断一个新给出的数据是什么。机器进行学习的过程就是发现数据的特征的过程。 让 机器进行学习的方法 （算法）有很多，主要的有回归算法、神经网络、SVM（支持向量机）、聚类算法、决策树、朴素贝叶斯等等。最近非常热门的 深度学习 属于机器学习方法中的神经网络算法，研究者在原来的神经网络算法上进行了改进，从而形成了这个热门的深度学习的方式。深度学习的方式让机器学习达到了更高的水平。 模式识别 ：上面讲了什么是机器学习，那么模式识别又是什么呢？模式识别的百度解释为“对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程”。事实上，模式识别就是机器学习，在早期的工业应用中首先开始的是模式识别，后来发展到学术界就是机器学习。 早期的 模式识别 的方式是，人们给出某件事物的特征