 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時(shí)間和地點(diǎn) |
上課地點(diǎn)：【上?！浚和瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 |
課程大綱 |
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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(duì)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
最近鄰
KNN算法
基于KNN算法的預(yù)測(cè)
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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