谈谈Matlab学习容易走入的误区-王小川

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谈谈MATLAB学习容易走入的误区

王小川

从开始使用MATLAB到现在已经近5年的时间，这期间出版了两本书，完成了学校硕士与博士的MATLAB培训，通过与同学们的沟通和问题反馈，我总结了常见的MATLAB学习误区，与大家分享下：

误区一：MATLAB安装一次就行，升级和我没太大关系。

这是MATLAB使用最常见的误区，Mathworks公司每年提供两个版本升级，上半年为a，下半年为b，如MATLAB最新版本R2014a代表的就是2014年上半年版本，更新后的MATLAB会对部分工具箱中的函数进行优化或者提供新的工具箱，例如神经网络工具箱就是在R2012b版本中提供了加速运算算法同时将神经网络训练支持并行计算的，如果你使用旧版本，很可能享受不到新版本MATLAB带来的amazing的功能。

误区二：MATLAB是解释性语言，运行慢，尤其是循环。

MATLAB确实是解释性语言，是基于矩阵进行的运算，所以Mathworks官方一直推崇的是向量化编程。实际上，使用向量化编程的速度基本可以达到C、C++等语言速度；对于必须使用循环才能做到的事情，Mathworks也编写了并行运算工具箱，可以使用CPU、GPU甚至是集群进行计算，大大提高了机器的使用效率与代码的运行速度。

误区三：MATLAB混编难以实现，接口很多不支持。

谬论，MATLAB支持多种语言混编，可以非常容易连接C、Java、.NET、R等软件完成特定需求，尤其是可以直接通过import命令加载Java的Jar包，完成对Java类的直接调用，非常方便。

误区四：MATLAB只适合科研，在产品领域应用不大。

MATLAB自从出了MATLAB Coder与Compiler之后，Mathworks已经很明确将MATLAB打造成一种语言环境而非一种计算软件，用户可以通过Coder工具箱方便的将MATLAB代码转变为C、JAVA等代码进行快速编程与部署。据我所知，Google无人汽车目前大量采购MATLAB进行代码生成，身边很多宽客朋友的策略与交易系统都是使用MATLAB搭建的，所以，别怀疑，只管用吧！

另外多说几句，MATLAB新版本中引入了Production server的概念，也就是说，MATLAB支持后台处理，前台通过网页、EXCEL等等终端访问与设置，这是一个划时代的想法。

误区五：MATLAB不能处理大数据。

大数据只是相对来说的，单机版的MATLAB确实内存有限，这也是Mathworks设置MATLAB DistributedComputing Server工具箱的原因，用户可以通过此工具箱使用MATLAB操作集群进行操作，只要算法支持，MATLAB完全可以进行大数据处理和挖掘。

误区六：MATLAB不像R那样，可以使用多种Package。

Mathworks官方出品的工具箱是经过N多专家进行测试才发布的，这些可以在MATLAB APPS标签中查看，但是MATLAB也同样支持热心用户将自己的程序打包进行分享，大家可以访问MATLAB官方网站http://www.mathworks.cn/discovery/matlab-apps.html，查找自己需要的代码。当然，这些代码并非都经过MATLAB官方的测试，使用时候多加小心。

误区七：既然MATLAB功能这么强大，我只要需要学习MATLAB一种语言就好了。

这也是很多初学者常见的学习误区，事实上，任何一种语言都有最好的应用方式，比如你要做一个ANOVA分析，你可以使用SPSS、SAS、R、JMP等软件实现，其中SPSS、JMP都是点击式完成。也就是说，完成一个任务，不一定要使用特定的软件，个人的观点是用什么顺手用什么，用什么方便用什么，白猫黑猫，抓到耗子就是好猫。

以上观点供大家参考，希望大家能在学习MATLAB的道路上一帆顺风！

编者注：                                                

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• 讲师介绍
  

王小川博士研究生，神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家，国内最大的MATLAB论坛管理员，曾多次参与Mathworks公司培训活动，近年在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会，有丰富的MATAB实战技巧与培训经验，其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万。哈尔滨医科大学卫生统计学硕士，同济大学经管学院博士研究生，承担了部分研究生MATLAB课程的教学任务，积累了丰富的教学经验，在硕士与博士期间，参与发表了SCI论文6篇，核心期刊论文5篇，获得同济大学奖学金，精通各类统计学软件，参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》一书，该书的升级版《MATLAB神经网络N个案例分析》将于近期出版，同时正在编写《MATLAB与数据挖掘》一书。

• 课程特色和培训内容
  

课程目标      

MATLAB（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是集科学计算、图形绘制、图像处理及系统仿真等强大功能于一体的科学计算语言。自1984年由美国Mathworks公司推向市场以来，历经几十年的竞争和发展，现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。MATLAB软件简单易学，它降低了对使用者的数学基础和计算机语言知识的要求，而且编程效率极高，还可在计算机上直接输出数值结果或直观生动的图形结果。由于使用MATLAB编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不像学习其他高级语言如Java，C，C++等那样难于掌握。本课程定位为实战操作的培训课程，课程将以MATLAB R2013a版为工具，基于案例介绍MATLAB软件操作实务，使学员能突破软件编程习惯的限制，聚焦MATLAB应用，从而更快地提高自身的实战能力。

课程大纲所有关于MATLAB软件的讲解都是基于代码与案例的，采用边讲解边实践模式，欢迎学员事先提供自己在工作学习中遇到的MATLAB问题，课程中会选择有代表性的案例进行探讨。

• 详细课程大纲
  

Day 1 第一天
简介	·  MathWorks公司和MATLAB产品介绍 ·  课程设置，教材介绍 ·  课程大纲
MATLAB 用户界面	本章介绍MATLAB开发环境和用户界面的主要功能. 这些功能的具体应用会在后面的章节中进一步细化讲解. ·   从文件中读取数据 ·   保存和加载变量 ·   绘图 ·   定制图形 ·   计算统计量 ·   导出图形
变量与表达式	本章介绍如何输入MATLAB指令. 创建和读取变量中的数据 ·    创建变量 ·    获得帮助 ·    读取和修改变量中的值 ·    创建字符变量
向量的分析和显示	本章主要介绍如何对向量进行数学和统计分析，基本的绘图操作。将演示MATLAB 的语法。 ·    向量的计算 ·    显示向量 ·    基本的绘图选项 ·    图形的标注
分析和显示矩阵	本章详细介绍矩阵。矩阵可以看作是向量的组合。将演示不同的MATLAB 矩阵操作方法。 ·    大小和维数 ·    矩阵的计算 ·    矩阵数据的统计 ·    绘制多个列数据 ·    矩阵的形变 ·    多维矩阵
点击式数据导入	通过鼠标点击完成MATLAB数据加载
点击式绘图	通过鼠标点击完成MATLAB图像绘制
CELL的使用	·    详细介绍MATLAB CELL数组的使用
数据类型	本章介绍MATLAB的不同数据类型。MATLAB依据存贮内容和加载方法的差异而决定不同数据类型。本节着重介绍之前各章中没有讨论过的数据，如何创建一个新的变量，以及如何对一个变量进行数据读取。并介绍了不同数据类型间如何进行转换。 ·    MATLAB数据类型 ·    创建与读取变量 ·    整数 ·    元胞 ·    结构体 ·    函数句柄 ·    类型转换
Day 2 第二天
二维、三维图	·    详细介绍MATLAB的二维和三维图画法
多个向量绘图	本章从单个向量绘图扩展到多向量绘图，并且使用各种技术对图形进行修改。 ·    图形结构 ·    多个图片，轴和曲线figures, axes, and plots ·    绘制方程 ·    使用颜色 ·    定制图形
数据可视化专题	·     票数据、分类数据、高频数据、社交网络数据的可视化方法
逻辑和流程控制	本章介绍使用逻辑操作，变量和索引技术来创建更灵活的代码，进行决策和适应不同的情况。 ·    逻辑操作和变量 ·    逻辑索引 ·    流程控制 ·    循环 ·    用户输入和输出 ·    发布代码
编写脚本文件	随着计算任务的复杂化，输入一长串的指令变得不再现实。本章会介绍如何收集MATLAB 指令来成生脚本文件，从而实现程序的多次运行。 ·    建模实例 ·    命令行历史 ·    创建脚本文件 ·    运行脚本 ·    Cells
并行运算	MATLAB CPU/GPU/集群的并行介绍
Day 3第三天
神经网络	·    详细介绍神经网络的原理、MATLAB建立方法，同时介绍数据挖掘思想。 从原理开始介绍 何时使用？ 神经网络解决的问题 感知器 BP神经网络 SOM神经网络 点击式神经网络的建立 反向代码生成 神经网络工具箱演变 神经网络的并行 神经网络建立过程常见问题
多元回归分析	·   详细介绍多元回归的原理、MATLAB建立方法，同时介绍数据挖掘思想 ·   包括线性多元回归、广义线性回归模型、非线性回归 ·   模型的介绍 ·   变量的介绍 ·   模型统计量的介绍 ·    MATLAB的实现 ·    结果的分析 ·    常见问题和错误
一网打尽分类、回归、聚类算法	·    将根据数据和程序，对常用的所有分类、回归、聚类MATLAB实现作以演示和总结。

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说的有道理。

！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

~\(≧▽≦)/~支持支持~！！！！

这些内容都是基本的吧？

谢谢分享~~

这个比较高端啊

支持一一下。

Still.. 发表于 2014-5-16 12:08
谈谈MATLAB学习容易走入的误区王小川从开始使用MATLAB到现在已经近5年的时间，这期间出版了两本书，完成了学 ...

误区一根本不是误区，对于大多数用户是否升级取决于两个因素，是否有破解和是否愿意折腾，其中前者为主因