机器学习入门到实战——MATLAB 实践应用（9787302495147/075373-01）

课程介绍：

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MATLAB机器学习工具箱中的分类学习器应用程序（Classification Learner App）的使用方法，通过安德森鸢尾花卉数据集的实例，具体介绍使用方法和流程。

第4章介绍分类回归算法中的k近邻算法（KNN）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第5章介绍分类回归算法中的决策树（Decision Tree）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第6章介绍分类回归算法中的支持向量机（SVM）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第7章介绍分类回归算法中的朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第8章介绍分类回归算法中的线性回归（Line Regression）的算法原理、算法实现步骤、多元线性回归原理，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第9章介绍分类回归算法中的逻辑回归（Logistic Regression）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第10章介绍分类回归算法中的神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法拓展，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第11章介绍分类回归算法中的AdaBoost算法的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第12章介绍聚类算法中的k均值算法（kmeans）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第13章介绍聚类算法中的期望最大化算法(EM)的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第14章介绍聚类算法中的k中心点算法（kmedoids）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第15章介绍聚类算法中的关联规则挖掘的Apriori算法的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第16章介绍聚类算法中的高斯混合模型（GMM）的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第17章介绍聚类算法中的DBSCAN算法的算法原理、算法实现步骤、算法特点、算法改进，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第18章介绍强化学习算法中的策略迭代和值迭代的算法原理、算法实现步骤，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。

第19章介绍强化学习算法中的SARSA算法和Q学习算法的算法原理、算法实现步骤，以及通过MATLAB进行实例的算法编写与详解。