课程培训
Matlab数据挖掘培训课程

 

课程目标:
 
课程定位为实战操作型培训,基于代码和案例,边讲解边实践。通过本课程的学习,能够使零基础学员熟练掌握Matlab基本知识,具备使用Matlab软件解决数据分析和数据挖掘问题的能力。
 
课程环境
 
Win7或win8操作系统,学员提前安装Matlab2015b。
 
课程大纲:
 

主题
内容
大数据技术简介
 
Matlab数据挖掘
大数据技术与应用案例
数据挖掘流程
数据挖掘及其Matlab实现
Matlab简介
Matlab基本操作
Matlab工作界面、窗口介绍
Matlab帮助系统
变量与数据类型
常用函数,数组运算
Matlab常用标点符号和常用快捷键、快捷命令
绘图和可视化
 
图形对象与图形命令
图形绘制,三维图形绘制
Matlab程序设计
M文件——脚本文件和函数文件
Matlab程序流程控制与调试
Matlab与TXT文件的数据交换
从TXT文件中读取数据
把数据写入TXT文件
Matlab与Excel文件的数据交换
利用数据导入向导导入Excel文件
调用函数读写Excel文件
数据库连接
数据库连接的Matlab实现
网络数据读取
决策树
创建决策树
分裂属性的选择
决策树剪枝
最近邻
KNN算法
基于KNN算法的预测
回归分析
一元线性回归
一元非线性回归
多元线性和广义线性回归
多元非线性回归
多项式回归
神经网络1
BP神经网络
径向基函数神经网络
自组织映射神经网络
概率神经网络
神经网络2
 
神经网络拟合工具箱
神经网络聚类工具箱
神经网络模式识别工具箱
神经网络时间序列工具箱
贝叶斯分类
判别分析
支持向量机
创建多类朴素贝叶斯模型
判别分析分类器
线性支持向量机
非线性支持向量机
集成学习
Boosting
Bagging
随机森林
聚类分析
层次聚类
K-Means聚类和K-Medoids聚类
高斯混合模型
聚类可视化和评估
模型评估与模型选择
降维和特征选择
模型评估度量、模型选择
主成分分析
深度学习简介及案例
Autoencoder
基于深度学习的字符识别

 
 
以上课程可以根据客户实际情况进行灵活调整。



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