在MATLAB中进行机器学习或深度学习，可以使用其内置的工具箱和函数来实现。以下是一些常用的方法：
使用MATLAB的Machine Learning Toolbox进行机器学习，可以使用其中的函数来构建和训练机器学习模型，比如分类器、回归器、聚类器等。可以使用fitcnb、fitcknn、fitcsvm等函数来构建相应的模型。
使用MATLAB的Deep Learning Toolbox进行深度学习，可以使用其中的函数来构建和训练深度神经网络模型。可以使用trainNetwork函数来训练神经网络，使用classify函数来进行分类等。
使用MATLAB的内置函数和工具进行数据预处理和特征提取，比如使用imread函数读取图像数据，使用extractFeatures函数提取特征等。
使用MATLAB的交互式工具来可视化和分析机器学习或深度学习模型的性能，比如使用confusionmat函数查看混淆矩阵，使用plot函数绘制ROC曲线等。
总的来说，在MATLAB中进行机器学习或深度学习非常方便，可以直接调用内置的函数和工具进行建模、训练和评估等操作。同时，MATLAB也提供了丰富的文档和示例代码，可以帮助用户更快地上手和实现相应的任务。
