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。 本书的出版得到了清华大学出版社图书出版基金的资助和出版社工作人员的大力支持，作者在此表示衷心的感谢。此外，学术界、产业界同仁们的不断探索，才推动机器学习技术走到今天，本书的完成得力于此，编者在此一并表示感谢。本书由冷雨泉、张会文、张伟著，其他参与编写的作者还有付明亮、韩小宁、秦晓成、张会彬，排名不分先后。 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。 一方面，机器学习内容极为庞大和复杂，存在大量的交叉算法，且依据应用领域的不同，不同的算法也会有不同的表现；另一方面，机器学习领域发展极其迅速，不断取得新的研究成果。因此，作者只能尽力将现有机器学习的框架关系及主要算法原理及其实现展现给读者，以起到抛砖引玉的作用，给予机器学习的初学者一定的指导。读者在后期的机器学习中，需要阅读大量的文献，并在实践中进行摸索。 由于作者学识有限，疏漏和不当之处在所难免，敬请读者和同行们给予批评指正（[email protected]）。读者如有兴趣，可加入机器学习互动QQ群446360728，进行交流，共同进步。 作者2018年10月

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