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MATLAB與機器學習入門培訓
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每期人數限3到5人。
上課時間和地點
開課地址
:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
實驗設備
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質量保障
1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。
課程大綱
第一課:MATLAB入門基礎
1、 簡單介紹MATLAB的安裝、版本歷史與編程環境
2、 MATLAB基礎操作(包括矩陣操作、邏輯與流程控制、函數與腳本文件、基本繪圖等)
3、 文件導入(mat、txt、xls、csv等格式)
第二課:MATLAB進階與提高
1、 MATLAB編程習慣與風格
2、 MATLAB調試技巧
3、 向量化編程與內存優化
4、 圖形對象和句柄
第三課:BP神經網絡
1、 BP神經網絡的基本原理
2、 BP神經網絡的MATLAB實現
3、 案例實踐
4、 BP神經網絡參數的優化
第四課:RBF、GRNN和PNN神經網絡
1、 RBF神經網絡的基本原理
2、 GRNN神經網絡的基本原理
3、 PNN神經網絡的基本原理
4、 案例實踐
第五課:競爭神經網絡與SOM神經網絡
1、 競爭神經網絡的基本原理
2、 自組織特征映射(SOM)神經網絡的基本原理
3、 案例實踐
第六課:支持向量機(Support Vector Machine, SVM)
1、 SVM分類的基本原理
2、 SVM回歸擬合的基本原理
3、 SVM的常見訓練算法(分塊、SMO、增量學習等)
4、 案例實踐
第七課:極限學習機(Extreme Learning Machine, ELM)
1、 ELM的基本原理
2、 ELM與BP神經網絡的區別與聯系
3、 案例實踐
第八課:決策樹與隨機森林
1、 決策樹的基本原理
2、 隨機森林的基本原理
3、 案例實踐
第九課:遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)
1、 遺傳算法的基本原理
2、 常見遺傳算法工具箱介紹
3、 案例實踐
第十課:粒子群優化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法
1、 粒子群優化算法的基本原理
2、 案例實踐
第十一課:蟻群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)
1、 粒子群優化算法的基本原理
2、 案例實踐
第十二課:模擬退火算法(Simulated Annealing, SA)
1、 模擬退火算法的基本原理
2、 案例實踐
第十三課:降維與特征選擇
1、 主成分分析的基本原理
2、 偏最小二乘的基本原理
3、 常見的特征選擇方法(優化搜索、Filter和Wrapper等)
備案號:備案號:
滬ICP備08026168號-1
.(2024年07月24日)....................
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