本书主要介绍经典的机器学习算法的原理及改进，以及MATLAB的实例实现。本书内容分为三部分。第一部分(第1章)是机器学习概念篇，介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各类算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有一个整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB机器学习基础篇，介绍MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的机器学习工具箱。MATLAB易上手的特点让使用者将更多的精力专注于算法开发与使用，而不是搭建算法实现开发平台。第三部分(第4章~第19章)是机器学习算法与MATLAB实践篇，对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法进行逐个讲解，包括机器学习算法原理、算法优缺点、算法的实例解释以及MATLAB的实践应用。 本书适合以下读者： 对人工智能、机器学习感兴趣的读者； 希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业学生； 准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师； 学习过C语言，且希望进一步提升编程水平的开发者； 刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师。

前言 近年来，随着计算机技术及互联网技术的发展，人工智能技术也取得了重要的突破。作为人工智能的核心技术，机器学习已经广泛应用于各行各业中，如图像识别、语言识别、文本分类、智能推荐、网络安全等。未来，伴随着信息技术的进一步发展，机器学习技术将会更加深入地应用到生产、生活的方方面面。 目前，机器学习技术正处于朝阳时期，对于从事机器学习的研究人员来说，应感到荣幸和骄傲，因为能够在对的时间从事最热门的技术研究。对于有志于或有兴趣从事机器学习的研究人员而言，首先应知道，现阶段对这方面人才的需求远远大于供给，同时，这一技术会伴随着信息化技术一直发展下去。其次，在学习之初，不要被大量的数学公式吓得退避三舍，而应明白，在大多数情况下，尤其是应用层面，机器学习仅是一种实现技术要求的工具，需要了解各类算法的优势、劣势及有效使用的方法，无须详尽地了解各种机器学习算法的细枝末节。正如计算机内部运行机制极其复杂，大多数人每天都会使用，但却无须了解CPU和内存在每一时刻的具体运行过程。 本书是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍进行总结、整理、分析后编写的。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。 本书各章内容简介如下。 第1章主要介绍机器学习中的基本概念、术语等，机器学习算法分类框架，机器学习算法实现的基本流程，以及机器学习中数据预处理的基本方法。 第2章主要介绍MATLAB软件的基本操作和使用方法，包括矩阵运算、m文件编写、流程控制语句编写、绘图及文件的导入与导出。 第3章主要介绍MA...