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本期的SAST weekly，想跟大家分享一下如何用MATLAB进行初步的机器学习，构建一个正常/异常心跳声分类器。
No.1
WHY——
用MATLAB进行机器学习有何优势
MATLAB官网这样说道
MATLAB提供了强大的数据处理功能，丰富的机器学习模型与接口，且具有一定可移植性，对代码能力要求相对不高。对于有机器学习方面需求的数学家、工程师而言，是不错的选择。
No.2
WHAT——什么是机器学习
(会机器学习的同学可以跳过这一段~)
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。
它通常分为三大类：监督学习、无监督学习、强化学习。这里对监督学习与无监督学习的常用类型、算法做一简介：
监督学习、无监督学习大致框架
No.3
如何用MATLAB进行机器学习？
——以心音分类器为例
机器学习在医学领域应用前景广阔，可以辅助诊断。PhysioNet Challenge 2016赛事提供了3000段标注为“正常人/心脏病患者”的心跳声音频数据集，要求参赛者们构建一个“心音分类器”，对未标注心音进行分类。我们用MATLAB就可以实现这一功能~
大致流程是这样的：
