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課程目標：
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課程定位為實戰(zhàn)操作型培訓(xùn)，基于代碼和案例，邊講解邊實踐。通過本課程的學(xué)習，能夠使零基礎(chǔ)學(xué)員熟練掌握Matlab基本知識，具備使用Matlab軟件解決數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘問題的能力。
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課程環(huán)境：
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Win7或win8操作系統(tǒng)，學(xué)員提前安裝Matlab2015b。
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課程大綱：
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主題
內(nèi)容
大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介
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Matlab數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用案例
數(shù)據(jù)挖掘流程
數(shù)據(jù)挖掘及其Matlab實現(xiàn)
Matlab簡介
Matlab基本操作
Matlab工作界面、窗口介紹
Matlab幫助系統(tǒng)
變量與數(shù)據(jù)類型
常用函數(shù)，數(shù)組運算
Matlab常用標點符號和常用快捷鍵、快捷命令
繪圖和可視化
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圖形對象與圖形命令
二維圖形繪制，三維圖形繪制
Matlab程序設(shè)計
M文件——腳本文件和函數(shù)文件
Matlab程序流程控制與調(diào)試
Matlab與TXT文件的數(shù)據(jù)交換
從TXT文件中讀取數(shù)據(jù)
把數(shù)據(jù)寫入TXT文件
Matlab與Excel文件的數(shù)據(jù)交換
利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入向?qū)?dǎo)入Excel文件
調(diào)用函數(shù)讀寫Excel文件
數(shù)據(jù)庫連接
數(shù)據(jù)庫連接的Matlab實現(xiàn)
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取
決策樹
創(chuàng)建決策樹
分裂屬性的選擇
決策樹剪枝
最近鄰
KNN算法
基于KNN算法的預(yù)測
回歸分析
一元線性回歸
一元非線性回歸
多元線性和廣義線性回歸
多元非線性回歸
多項式回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1）
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合工具箱
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類工具箱
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別工具箱
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列工具箱
貝葉斯分類
判別分析
支持向量機
創(chuàng)建多類樸素貝葉斯模型
判別分析分類器
線性支持向量機
非線性支持向量機
集成學(xué)習
Boosting
Bagging
隨機森林
聚類分析
層次聚類
K-Means聚類和K-Medoids聚類
高斯混合模型
聚類可視化和評估
模型評估與模型選擇
降維和特征選擇
模型評估度量、模型選擇
主成分分析
深度學(xué)習簡介及案例
Autoencoder
基于深度學(xué)習的字符識別
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