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果 (英文版电子书）
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《MATLAB 机器学习实战（第二版）》是一本聚焦 MATLAB 平台机器学习与深度学习应用的实战指南，旨在帮助读者解锁深度学习的强大潜力，实现高效、优质的建模成果。全书由拥有 20 余年编程与研究经验的专家编写，融合了环境工程物理、化学工程等多学科背景，将理论知识与 MATLAB 实操深度结合，适合机器学习工程师、数据科学家、深度学习工程师及计算机视觉 / 自然语言处理从业者使用。
全书结构清晰，分为三大核心部分，循序渐进引导读者从基础入门到实战应用。第一部分 “MATLAB 机器学习入门”，系统介绍机器学习的基本概念、学习类型（监督学习、无监督学习、强化学习等），以及 MATLAB 工作空间的数据处理方法，包括数据导入导出、数据清洗、探索性统计分析与可视化，为后续建模奠定基础。读者将掌握 MATLAB 各类机器学习工具箱的使用，如统计与机器学习工具箱、深度学习工具箱等核心工具的核心功能。
第二部分 “MATLAB 机器学习算法详解” 是全书的技术核心，深入剖析各类关键算法的原理与 MATLAB 实现。涵盖分类与回归预测、聚类分析与降维、人工神经网络建模、深度学习与卷积神经网络四大模块。其中，分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）；回归分析涵盖线性回归、多元回归等；聚类算法详解 K - 均值、K - 中心点等方法；神经网络部分从基础感知机讲到复杂的深度学习架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，完整覆盖从浅层到深层模型的构建逻辑。
第三部分 “机器学习实战应用” 将理论落地，聚焦五大实际应用场景：自然语言处理（文本分类、情感分析）、图像处理与计算机视觉（目标识别、手写体识别）、时间序列分析与预测（股票市场预测、序列模式建模）、推荐系统（协同过滤、混合推荐模型）以及异常检测（故障诊断、异常识别）。每个场景均提供完整的 MATLAB 代码示例、数据处理流程与模型优化方法，读者可直接复用代码解决同类问题。
本书的核心优势在于 “实战导向” 与 “工具适配”。所有案例均基于 MATLAB R2023b 版本开发，配套 GitHub 代码仓库提供完整数据集与代码文件，支持读者快速复现实验。书中不仅讲解算法原理，更注重工程实践中的关键细节，如数据预处理技巧、模型超参数调优、过拟合抑制方法（正则化、dropout 等）、模型评估指标（准确率、召回率、均方误差等）的合理选择，帮助读者避开常见 pitfalls。
此外，本书兼顾入门者与进阶用户的需求：入门者可通过基础章节掌握 MATLAB 机器学习的核心流程与工具使用；进阶用户可深入深度学习架构设计、迁移学习、集成学习等高级主题，提升复杂场景的建模能力。无论是学术研究、工程开发还是技能提升，本书都能为读者提供系统、实用的指导，助力在机器学习领域快速成长。MATLAB for Machine Learning