- 了解线性代数、概率论、统计学等基本数学概念
- 不需有MATLAB的经验
本次培训的第一部分介绍了MATLAB的基本原理及其作为语言和平台的功能。本次讨论包括MATLAB语法、数组和矩阵、数据可视化、脚本开发及面向对象原理的介绍。
在第二部分中，我们演示如何使用MATLAB进行数据挖掘，重点是数据建模和机器学习。
在整个课程中，参与者将在实验室环境里把通过动手练习学到的想法付诸实践。培训结束后，参与者将对MATLAB的功能有一个全面的了解，并将能够用它来解决实际的数据科学问题。
整个课程中将进行评估以衡量进度。
课程形式
- 课程包含理论和实践练习，包括案例讨论、样本代码检查和实操。
介绍
MATLAB：用于数据挖掘
第01部分：MATLAB基础
概览
MATLAB用于数据分析、可视化、建模、编程。
使用MATLAB用户界面
MATLAB语法概述
输入命令
使用命令行界面
创建变量
数字与字符数据
分析向量和矩阵
创建和操作
执行计算
可视化矢量和矩阵数据
使用数据文件
从Excel电子表格导入数据
处理数据类型
使用表格数据
使用脚本自动执行命令
创建和运行脚本
组织和发布您的脚本
用分支和循环编写程序
用户交互和流控制（flow control）
写作功能
创建和调用函数
使用MATLAB编辑器进行调试
将面向对象的编程原则应用到您的程序中
第02部分：MATLAB用于数据挖掘
概览
MATLAB用于数据挖掘、机器学习、预测性分析
使用统计和机器学习工具箱
访问数据
从文件、电子表格、数据库中获取数据
从测试设备和硬件获取数据
从软件和Web获取数据
预处理数据（缩减、转换、特征提取）
主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）
探索数据
识别趋势、测试假设、估计不确定性
分割数据
用K-means聚类
回归分析
机器学习
有监督和无监督的机器学习算法
创建自定义算法
建模数据
生成.mat文件
创建可视化
发布报告
共享分析工具
作为MATLAB代码
作为独立的桌面或Web应用程序
总结和结束语