MATLAB數學建模必備技能

2021-03-02 經管之家




MATLAB是由美國Mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高級計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中,為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案,並在很大程度上擺脫了傳統非交互式程序設計語言的編輯模式,同時一年兩個版本的更新使得MATLAB軟體代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。

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數學建模比賽來臨之際,經管之家推出了小川老師的《Matlab初中高》4天集訓2015年第四期,從零入門,建模精講!【Matlab初中高級】現場班!@上海&北京&廣州

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【講師介紹】

王小川,博士研究生,神經網絡、數據挖掘、統計分析應用領域專家,國內最大的MATLAB論壇管理員,曾多次參與Mathworks公司培訓活動,近年在北京、上海、武漢等地舉辦多次MATLAB培訓研討會,有豐富的MATAB實戰技巧與培訓經驗,其微博上的發布的MATLAB數據挖掘公開課程總點擊量超過50萬。哈爾濱醫科大學衛生統計學碩士,同濟大學經管學院博士研究生,承擔了部分研究生MATLAB課程的教學任務,積累了豐富的教學經驗,在碩士與博士期間,參與發表了SCI論文6篇,核心期刊論文5篇,獲得同濟大學獎學金,精通各類統計學軟體,參與編寫《MATLAB神經網絡30案例分析》一書,該書的升級版《MATLAB神經網絡N個案例分析》將於近期出版,同時正在編寫《MATLAB與數據挖掘》一書。

【課程特色】

學員對象

本課程要求被培訓人熟悉大學數學,有基本計算機操作經驗。

本課程適合初級、中級級別的MATLAB應用人員參加,尤其適合於以下人群:

需要提升實戰能力的數據分析專業人員;

課程目標

MATLAB(Matrix Laboratory,矩陣實驗室)是集科學計算、圖形繪製、圖像處理及系統仿真等強大功能於一體的科學計算語言。自1984年由美國Mathworks公司推向市場以來,歷經幾十年的競爭和發展,現已成為國際公認的最優秀的科技應用軟體。MATLAB軟體簡單易學,它降低了對使用者的數學基礎和計算機語言知識的要求,而且編程效率極高,還可在計算機上直接輸出數值結果或直觀生動的圖形結果。由於使用MATLAB編程運算與人進行科學計算的思路和表達方式完全一致,所以不像學習其他高級語言如Java,C,C++等那樣難於掌握。本課程定位為實戰操作的培訓課程,課程將以MATLAB R2013a版為工具,基於案例介紹MATLAB軟體操作實務,使學員能突破軟體編程習慣的限制,聚焦MATLAB應用,從而更快地提高自身的實戰能力。

課程大綱所有關於MATLAB軟體的講解都是基於代碼與案例的,採用邊講解邊實踐模式,歡迎學員事先提供自己在工作學習中遇到的MATLAB問題,課程中會選擇有代表性的案例進行探討。

【詳細課程大綱】

【初中級兩天大綱】Day 1 第一天

簡介

MathWorks公司和MATLAB產品介紹課程設置,教材介紹課程大綱MATLAB 用戶界面本章介紹MATLAB開發環境和用戶界面的主要功能. 這些功能的具體應用會在後面的章節中進一步細化講解.·從文件中讀取數據·保存和加載變量·繪圖·定製圖形·計算統計量·導出圖形變量與表達式本章介紹如何輸入MATLAB指令. 創建和讀取變量中的數據·創建變量·獲得幫助·讀取和修改變量中的值·創建字符變量向量的分析和顯示本章主要介紹如何對向量進行數學和統計分析,基本的繪圖操作。將演示MATLAB 的語法。·向量的計算·顯示向量·基本的繪圖選項·圖形的標註分析和顯示矩陣本章詳細介紹矩陣。矩陣可以看作是向量的組合。將演示不同的MATLAB 矩陣操作方法。·大小和維數·矩陣的計算·矩陣數據的統計·繪製多個列數據·矩陣的形變·多維矩陣點擊式數據導入通過滑鼠點擊完成MATLAB數據加載點擊式繪圖通過滑鼠點擊完成MATLAB圖像繪製CELL的使用詳細介紹MATLAB CELL數組的使用數據類型本章介紹MATLAB的不同數據類型。MATLAB依據存貯內容和加載方法的差異而決定不同數據類型。本節著重介紹之前各章中沒有討論過的數據,如何創建一個新的變量,以及如何對一個變量進行數據讀取。並介紹了不同數據類型間如何進行轉換.·MATLAB數據類型·創建與讀取變量·整數 元胞 結構體 函數句柄 類型轉換Day 2 第二天二維、三維圖詳細介紹MATLAB的二維和三維圖畫法多個向量繪圖本章從單個向量繪圖擴展到多向量繪圖,並且使用各種技術對圖形進行修改。·圖形結構·多個圖片,軸和曲線figures, axes, and plots·繪製方程·使用顏色·定製圖形數據可視化專題股票數據、分類數據、高頻數據、社交網絡數據的可視化方法邏輯和流程控制本章介紹使用邏輯操作,變量和索引技術來創建更靈活的代碼,進行決策和適應不同的情況。·邏輯操作和變量·邏輯索引·流程控制·循環·用戶輸入和輸出·發布代碼編寫腳本文件隨著計算任務的複雜化,輸入一長串的指令變得不再現實。本章會介紹如何收集MATLAB 指令來成生腳本文件,從而實現程序的多次運行。·建模實例·命令行歷·創建腳本文·運行腳本·Cells並行運算MATLAB CPU/GPU/集群的並行介紹神經網絡詳細介紹神經網絡的原理、MATLAB建立方法,同時介紹數據挖掘思想。從原理開始介紹何時使用?·神經網絡解決的問題·感知器·BP神經網絡·SOM神經網絡·點擊式神經網絡的建立·反向代碼生成·神經網絡工具箱演變·神經網絡的並行·神經網絡建立過程常見問題多元回歸分析詳細介紹多元回歸的原理、MATLAB建立方法,同時介紹數據挖掘思想包括線性多元回歸、廣義線性回歸模型、非線性回歸·模型的介紹·變量的介紹·模型統計量的介紹·MATLAB的實現·結果的分析·常見問題和錯誤【高級班大綱】Day4 第四天(高級班第一天)回歸問題詳細介紹回歸分析的原理、MATLAB建立方法。· 1 多元線性回歸(第三天已經介紹,如果需要請參與第三天課程)· 2 多元非線性回歸(第三天已經介紹,如果需要請參與第三天課程)· 3 廣義線性回歸模型(第三天已經介紹,如果需要請參與第三天課程)·4 神經網絡(第三天已經介紹,如果需要請參與第三天課程)· 5 SVM· 6 曲線擬合案例:吸菸會不會導致血壓變化?分類問題詳細介紹分類問題的原理、MATLAB建立方法,同時介紹數據挖掘思想。·1 神經網絡·2 邏輯回歸·3 判別分析·4 樸素貝葉斯分類· 5 SVM· 6 決策樹· 7 集合算法案例:銀行出了一種新產品,營銷的目標人群如何尋找?聚類問題詳細介紹聚類分析的原理、MATLAB建立方法。· 1 K均值聚類· 2 系統聚類· 3 神經網絡· 4 模糊C均值聚類· 5 高斯混合模型案例:債券如何根據其特徵進行聚類?MATLAB使用常用技巧詳細介紹數據挖掘過程中MATLAB常見的使用技巧,包括:· 1 MATLAB與JAVA的混編· 2 MATLAB與C++的混編· 3 MATLAB與R的混編· 4 MATLAB連接MySQL資料庫· 5 MATLAB定時運行· 6 MATLAB與大數據管理分析

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