《MATLAB机器学习实用教程》介绍了机器学习的典型算法及MATLAB编程方法。主要内容包括：线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。《MATLAB机器学习实用教程》注重实用性，精选了大量实例，每个实例都提供了MATLAB程序，并进行了详细的注释，有助于读者真正理解这些算法和编程方法，把它们应用到自己的工作中来解决实际问题。因此，《MATLAB机器学习实用教程》具有较强的实用性和可操作性，可以作为高等院校理工、管理、经济、金融等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关工作者的有益参考书和工具书。

由伟，清华大学材料科学与工程系博士，从事MATLAB方面的教学与科研工作：1． 编写了基于MATLAB的人工神经网络应用软件Eagleye； 2．发表了60余篇学术论文；3．获得10项发明专利，2项实用新型专利；4．获得中国煤炭工业协会专利奖、河北省煤炭工业协会科技进步奖等奖励。

前 言 　　近年来，机器学习技术逐渐普及，尤其是2023年上半年，随着ChatGPT的推出，很多人在日常生活中开始应用这项技术，它对人们的影响日益广泛、深入。而且，作为一项前沿技术，机器学习仍在不断发展，谷歌、微软、阿里巴巴、腾讯等知名企业和研究单位都在积极推动相关研究。很多普通用户也表现出对机器学习领域的兴趣，希望通过了解和应用这项技术来解决遇到的问题。 　　MATLAB是实现机器学习的有力工具，其功能强大、丰富，而且易于学习，特别适合初学者使用。本书介绍了机器学习的典型算法和MATLAB编程方法，主要内容包括：线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。 　　本书具有以下特点。 　　(1) 内容新：介绍了当前最新、最典型的机器学习算法，包括其原理、特点和主要应用领域等，帮助读者全面了解它们。 　　(2) 实用性强：本书精选了大量实例，通过它们介绍使用每种机器学习算法解决问题的基本思路和具体步骤。这些实例都来自读者熟悉的领域，能引起他们的兴趣。 　　(3) 可操作性强：针对每个实例都提供了MATLAB程序，由作者编写并在MATLAB软件上运行通过。程序语句附有详细的注释，目的是帮助读者理解编程的思路，真正学会用MATLAB编写机器学习程序，解决实际问题。 　　(4) 全书语句简练：引导读者把主要精力用于学习MATLAB机器学习编程。 　　在写作过程中，作者参考了大量专家和同行的研究成果和资料，包括MATLAB R2021a版软件的帮助文...