Matlab与机器学习入门 进阶与提高课程 第02课-MATLAB进阶与提高 共13页.pdf

【大纲】 第01课-MATLAB入门基础 第02课-MATLAB进阶与提高 第03课-BP神经网络 第04课-RBF、GRNN和PNN神经网络 第05课-竞争神经网络与SOM神经网络 第06课-支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 第07课-极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM） 第08课-决策树与随机森林 第09课-遗传算法（Genetic Algorithm, GA） 第10课-粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 第11课-蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA） 第12课-模拟退火算法（Simulated Annealing, SA） 第13课-降维与特征选择 《Matlab与机器学习入门 进阶与提高课程》是一门深入浅出的教程，旨在帮助初学者和有一定基础的学习者提升MATLAB编程技能，并掌握机器学习的核心算法。本课程覆盖了从MATLAB基础到高级应用，再到各种优化算法和机器学习模型的实践。 在第二课《MATLAB进阶与提高》中，主要讲解了以下几个方面： 1. **MATLAB编程习惯与风格**：强调了变量命名规则的重要性，推荐使用Cell Mode进行编程，以及如何使用`publish`功能将MATLAB程序转化为可读性强的文档。 2. **程序调试**：解释了如何理解和处理MATLAB中的常见错误，如索引错误、未定义函数或变量、矩阵维度不匹配等问题。此外，介绍了如何设置和清除断点，以及如何有效地利用网络资源解决编程问题，如访问MathWorks社区、MatlabSky和I Love Matlab等网站寻求帮助。 3. **MATLAB内部工具箱函数的查看与编辑**：通过`edit`命令可以查看和编辑MATLAB自带的工具箱函数，理解`varargin`、`varargout`、`nargin`和`nargout`在函数输入输出参数管理中的作用。 4. **内存优化配置**：提供了通过`memory`、`feature memstats`等命令来监控和优化MATLAB内存使用的方法，包括禁用Java虚拟机、增加虚拟内存和调整系统设置。 5. **向量化编程**：强调了向量化编程的重要性，如及时清除不再使用的变量，预先分配内存，选择合适的数据类型，以及优化循环结构以提高效率。 6. **图像对象和句柄**：讲解了MATLAB中的图形对象概念，它们是界面制作和数据可视化的基础，句柄作为图形对象的唯一标识，用于控制和操作对象的各种属性。 课程后续的部分涵盖了机器学习领域的经典算法，如： - **BP神经网络**：用于非线性建模和预测，通过反向传播算法调整权重。 - **RBF、GRNN和PNN神经网络**：快速、有效的逼近器，尤其适合分类和回归问题。 - **竞争神经网络与SOM神经网络**：自组织映射网络在数据聚类和特征提取中的应用。 - **支持向量机（SVM）**：基于最大间隔原理的分类器，广泛应用于二分类和多分类任务。 - **极限学习机（ELM）**：一种高效的单隐藏层前馈神经网络训练方法。 - **决策树与随机森林**：用于分类和回归的监督学习模型，随机森林通过集成多个决策树来提高预测准确性。 - **遗传算法（GA）**：模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法。 - **粒子群优化（PSO）算法**：基于群体智能的优化算法，常用于寻找复杂问题的全局最优解。 - **蚁群算法（ACA）**：受到蚂蚁觅食行为启发的优化算法，适用于解决组合优化问题。 - **模拟退火算法（SA）**：借鉴金属冷却过程的全局搜索算法，用于解决复杂的优化问题。 - **降维与特征选择**：介绍了如何通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低数据的维度，以及特征选择策略以提升模型性能。 通过这门课程，学习者不仅能够掌握MATLAB编程技巧，还能深入了解并实践一系列机器学习算法，为实际问题的解决打下坚实基础。