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MATLAB高级现场班同步视频

满意程度:     课程系列:A5
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MATLAB是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高级计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,同时一年两个版本的更新使得MATLAB软件代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

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MATLAB是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高级计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,同时一年两个版本的更新使得MATLAB软件代表了当今国际科学计算软件的先进水平

【讲师介绍】

王小川,博士,神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家,国内最大的MATLAB论坛管理员,曾多次参与Mathworks公司培训活动,近年在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会,有丰富的MATAB实战技巧与培训经验,其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万。哈尔滨医科大学卫生统计学硕士,同济大学经管学院博士,承担了部分研究生MATLAB课程的教学任务,积累了丰富的教学经验,在硕士与博士期间,参与发表了SCI论文6篇,核心期刊论文5篇,获得同济大学奖学金,精通各类统计学软件,参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》一书,该书的升级版《MATLAB神经网络N个案例分析》将于近期出版,同时正在编写《MATLAB与数据挖掘》一书。


【课程特色】

学员对象

本课程要求被培训人熟悉大学数学,有基本计算机操作经验。

本课程适合初级、中级级别的MATLAB应用人员参加,尤其适合于以下人群:

已经有其他语言编程基础,需要从零开始学习MATLAB软件的技术人员;

需要提升实战能力的数据分析专业人员;·        

在医疗卫生事业、市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要运用MATLAB软件的人士;·        

希望提升统计分析实战能力的数据分析人员;·        

数学、社会学、心理学、统计学等各相关专业需要使用MATLAB软件的本科/硕士/博士生;


课程目标      

MATLAB(Matrix Laboratory,矩阵实验室)是集科学计算、图形绘制、图像处理及系统仿真等强大功能于一体的科学计算语言。自1984年由美国Mathworks公司推向市场以来,历经几十年的竞争和发展,现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。MATLAB软件简单易学,它降低了对使用者的数学基础和计算机语言知识的要求,而且编程效率极高,还可在计算机上直接输出数值结果或直观生动的图形结果。由于使用MATLAB编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致,所以不像学习其他高级语言如Java,C,C++等那样难于掌握。本课程定位为实战操作的培训课程,课程将以MATLAB R2013a版为工具,基于案例介绍MATLAB软件操作实务,使学员能突破软件编程习惯的限制,聚焦MATLAB应用,从而更快地提高自身的实战能力。

课程大纲有关于MATLAB软件的讲解都是基于代码与案例的,采用边讲解边实践模式,欢迎学员事先提供自己在工作学习中遇到的MATLAB问题,课程中会选择有代表性的案例进行探讨。


课程大纲

【高级班】

Day3 第三天(高级班第一天)


神经网络


详细介绍神经网络的原理、MATLAB建立方法,同时介绍数据挖掘思想。从原理开始介绍何时使用?  

ü  神经网络解决的问题  

ü  感知器  

ü  BP神经网络  

ü  SOM神经网络  

ü  点击式神经网络的建立

ü  反向代码生成  

ü  神经网络工具箱演变  

ü  神经网络的并行  

ü  神经网络建立过程常见问题


多元回归分析


详细介绍多元回归的原理、MATLAB建立方法,同时介绍数据挖掘思想,包括线性多元回归、广义线性回归模型、非线性回归。  

模型的介绍  

变量的介绍

模型统计量的介绍

MATLAB的实现  

结果的分析  

常见问题和错误

Day4 第四天(高级班第二天)


回归问题


详细介绍回归分析的原理、MATLAB建立方法。  

ü  多元线性回归(第三天已经介绍,如果需要请参与第三天课程)

ü  多元非线性回归(第三天已经介绍,如果需要请参与第三天课程)

ü  广义线性回归模型(第三天已经介绍,如果需要请参与第三天课程)  

ü  神经网络(第三天已经介绍,如果需要请参与第三天课程)  

ü  SVM  

ü  曲线拟合  

案例:吸烟会不会导致血压变化?


分类问题


详细介绍分类问题的原理、MATLAB建立方法,同时介绍数据挖掘思想。

ü  经网络  

ü  逻辑回归  

ü  判别分析  

ü  朴素贝叶斯分类  

ü  SVM  

ü  决策树

ü  集合算法

案例:银行出了一种新产品,营销的目标人群如何寻找?


聚类问题


详细介绍聚类分析的原理、MATLAB建立方法。

ü  K均值聚类

ü  系统聚类  

ü  神经网络  

ü  模糊C均值聚类  

ü  高斯混合模型  

案例:债券如何根据其特征进行聚类?


MATLAB使用常用技巧


详细介绍数据挖掘过程中MATLAB常见的使用技巧,包括:  

ü  MATLAB与JAVA的混编  

ü  MATLAB与C++的混编  

ü  MATLAB与R的混编  

ü  MATLAB连接MySQL数据库  

ü  MATLAB定时运行

ü  MATLAB与大数据管理分析



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