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   課程目標(biāo)：
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   課程定位為實(shí)戰(zhàn)操作型培訓(xùn)，基于代碼和案例，邊講解邊實(shí)踐。通過本課程的學(xué)習(xí)，能夠使零基礎(chǔ)學(xué)員熟練掌握Matlab基本知識(shí)，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(shí)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(yùn)算
   Matlab常用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)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(jì)
   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(shí)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
   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(xiàng)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(shí)別工具箱
   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列工具箱
   貝葉斯分類
   判別分析
   支持向量機(jī)
   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(jī)
   非線性支持向量機(jī)
   集成學(xué)習(xí)
   Boosting
   Bagging
   隨機(jī)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(píng)估
   模型評(píng)估與模型選擇
   降維和特征選擇
   模型評(píng)估度量、模型選擇
   主成分分析
   深度學(xué)習(xí)簡介及案例
   Autoencoder
   基于深度學(xué)習(xí)的字符識(shí)別
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