内容简介
This book is for data analysts, data scientists, students, or anyone who is looking to get started with machine learning and want to build efficient data processing and predicting applications. A mathematical and statistical background will really help in following this book well.
AI简介
这是一本面向数据分析师、数据科学家、学生以及任何对机器学习感兴趣的人士的综合性指南。这本书旨在帮助读者通过实际案例，理解和掌握机器学习技术。本书强调，机器学习算法使计算机能够在不被明确编程的情况下学习，并通过实际例子提取模型，使用模型对新例子进行预测。
本书的结构和内容分为几个部分。首先，在Preface部分，作者强调了机器学习的重要性，并介绍了MATLAB在机器学习中的应用。作者指出，MATLAB提供了理解机器学习世界的必要工具，其环境为互动探索提供了强大的支持，使得解决机器学习问题变得极其容易。
接下来，本书通过每章在简洁的理论基础上，涉及实际解决方案的方式，向读者展示了如何应用机器学习技术。每一章都会先介绍机器学习的基本概念和理论，然后通过具体的案例，让读者了解如何利用这些理论来解决实际问题。
例如，在回归分析的种类部分，作者详细介绍了线性回归、非线性回归、广义线性模型和混合效应模型，并解释了它们在统计和机器学习工具箱中的应用。这些模型在统计和机器学习工具箱中都有应用，它们的主要目的是估计依赖变量和独立变量之间可能的函数关系。
在神经网络在甲状腺疾病分类中的应用部分，作者
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