基于MATLAB的癌细胞图像识别代码-PROJECT1_ML: 机器学习

简介：
本项目运用MATLAB开发了一套针对癌细胞图像的自动识别系统，采用机器学习算法，旨在提高癌症早期诊断的准确性和效率。 深度学习是一种机器学习技术，能够使计算机通过示例来完成人类自然会做的事情：例如识别图像中的对象或理解语音命令。这项技术是无人驾驶汽车的关键组成部分之一，使其能辨识停车标志、区分行人与路灯柱等；同时它也是现代消费设备中实现智能语音控制的核心力量。 深度学习之所以受到广泛关注，并非偶然，因为其在很多领域内已取得了前所未有的成就。具体而言，在图像识别等领域中的准确性超过了以往任何技术的表现水平，甚至可以达到超越人类的水准。这得益于大量标记数据和多层神经网络架构的支持下训练出来的模型所具备的强大能力。 那么为什么深度学习如此重要呢？原因在于它的准确性和可靠性。在许多任务中（如对图片内容进行分类），深度学习能够比传统方法获得更高的识别精度，甚至超越了人类的视觉判断力。尽管这一概念早在上世纪80年代就被提出，但近年来随着计算资源的增长和数据量的增加，深度学习技术得到了快速发展，并且取得了突破性的进展。 使用MATLAB进行深度学习的原因之一在于其强大的功能支持以及用户友好的编程环境，使得开发人员能够更便捷地实现复杂的模型训练与测试流程。