机器学习笔记（Matlab 版本）

1. python 与MATLAB数据互相之间可以转换：   .mat 数据可以转化为Python 格式的数据。

         save input1.mat input1;

         save input2.mat input2;

2. 1  采用随机森林算法处理minist 数据的正确率大概为96%左右，随机森林是普通机器学习算法中最优秀的算法之一了。
2.2 

3.    indices = crossvalind('Kfold', 10, 3);                %将数据样本随机分割为3部分。
      indices  生成10行1列的数据，结果在1,2,3之间出现。
      test = (indices == 1);       %%数组与标量之间的关系运算，结果为逻辑型数据。

%%    其中每一行代表一个样本

Data=[1 2;2 3;3 4;4 5;5 6;6 7];

target=[1;2;3;4;5;6];

Data_target=[Data target];

indices = crossvalind('Kfold',6, 3);       %%注意每次运算得到的结果均不一致，三分之二的数据用于训练， 三分之一的数据用于测试。

indices=[2；1 ；3 ；3 ；1 ；2];

i=1;