在MATLAB中進行機器學習或深度學習，可以使用其內置的工具箱和函數來實現。以下是一些常用的方法：
1. 使用MATLAB的Machine Learning Toolbox進行機器學習，可以使用其中的函數來構建和訓練機器學習模型，比如分類器、回歸器、聚類器等。可以使用fitcnb、fitcknn、fitcsvm等函數來構建相應的模型。
2. 使用MATLAB的Deep Learning Toolbox進行深度學習，可以使用其中的函數來構建和訓練深度神經網絡模型。可以使用trainNetwork函數來訓練神經網絡，使用classify函數來進行分類等。
3. 使用MATLAB的內置函數和工具進行數據預處理和特征提取，比如使用imread函數讀取圖像數據，使用extractFeatures函數提取特征等。
4. 使用MATLAB的交互式工具來可視化和分析機器學習或深度學習模型的性能，比如使用confusionmat函數查看混淆矩陣，使用plot函數繪制ROC曲線等。
總的來說，在MATLAB中進行機器學習或深度學習非常方便，可以直接調用內置的函數和工具進行建模、訓練和評估等操作。同時，MATLAB也提供了豐富的文檔和示例代碼，可以幫助用戶更快地上手和實現相應的任務。
