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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 二维图形绘制,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




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