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大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介 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)符號和常用快捷鍵、快捷命令 |
繪圖和可視化 | 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 |
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(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） | 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(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(xí)簡介及案例 | Autoencoder 基于深度學(xué)習(xí)的字符識別 |
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