MATLAB大牛必修之路_从基础编程到数据挖掘！MATLAB初中高级培训_王小川主讲

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来自知乎MATLAB大牛的建议：

1. MATLAB里的所有运算都是以矩阵为基础的，所以想学好MATLAB，线性代数是必须的，也不用学的太深稍有了解就好，毕竟最重要的还是编程思想
2. matlab从来就不是用来编程的（不要说它的编译工具，真心用不上），是设计与验证算法，模型，和理论的。至于写代码，还是交给软件工程师好了。
3. MATLAB编程的精髓在我看来就是：矩阵化和向量化。将其他语言中需要用循环才能实现的功能使用矩阵运算来实现。
4. 先学下线性代数前几章。知道什么是矩阵，什么是数组。它们是如何运算的。它们的元素索引是怎么定义的。循环。简单的逻辑判断。再有问题可以看看help。
5. 个人用matlab四五年了，用好它觉得主要就是多编，多看，help加百度足以.
6. 学会看help文件，学会用google，比如用Matlab的SIMULINK进行仿真时，可以查看那些工具的help文件，就知道如何设置了。


如果以上不能帮助你，或者觉得自学太麻烦，那么你可以加入我们！小川老师《MATALB初中高级》课堂，此培训从MATLAB基础编程技术开始，在统计计量，学术研究，数据挖掘，神经网络等方面进行了详细的案例操作讲解，上课后可获得全套代码，直接为学术和工作所用。【Matlab初中高级】现场班！

@北京 & 远程

时间	地点	价格	报名
4.16-17（初级）	北京	现场：2000元   远程：1500元	在线报名
4.23-24（高级）	北京	现场：2200元   远程：1700元	在线报名
全程	北京	现场：4000元   远程：2900元	在线报名

@上海 & 远程

时间	地点	价格	报名
5.14-15（初级）	上海	现场：2000元   远程：1500元	在线报名
5.21-22（高级）	上海	现场：2200元   远程：1700元	在线报名
全程	上海	现场：4000元   远程：2900元	在线报名

（以上时间可能会有变动）不方便到现场学员可申请远程直播学习！

名额有限，报名从速！

课程大礼包，价值3000元！

1、在校学生（在职研究生、博士除外）享受8折优惠。

1、MATLAB赠送全程现场视频一套，永久学习！
2、工信部认证《数据分析师证书》，（需加证书费用400元）3、独家讲义和丰富课程材料！
4、论坛币1000个！

【讲师介绍】

王小川，博士，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，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】

学员对象

本课程要求被培训人熟悉大学数学，有基本计算机操作经验。

本课程适合初级、中级级别的MATLAB应用人员参加，尤其适合于以下人群：

已经有其他语言编程基础，需要从零开始学习MATLAB软件的技术人员；

需要提升实战能力的数据分析专业人员；·        

在医疗卫生事业、市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要运用MATLAB软件的人士；·        

希望提升统计分析实战能力的数据分析人员；·        

数学、社会学、心理学、统计学等各相关专业需要使用MATLAB软件的本科/硕士/博士生；

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】

【初中级两天大纲】 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	股票数据、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 ·            创建脚本文 ·            运行脚本 ·            Cells
并行运算	MATLAB CPU/GPU/集群的并行介绍
【高级班大纲】 Day3 第三天(高级班第一天)
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
Day4 第四天(高级班第二天)
回归问题	详细介绍回归分析的原理、MATLAB建立方法。 ·          1 多元线性回归（第三天已经介绍，如果需要请参与第三天课程） ·          2 多元非线性回归（第三天已经介绍，如果需要请参与第三天课程） ·          3 广义线性回归模型（第三天已经介绍，如果需要请参与第三天课程） ·          4 神经网络（第三天已经介绍，如果需要请参与第三天课程） ·          5 SVM ·          6曲线拟合 案例：吸烟会不会导致血压变化？
分类问题	详细介绍分类问题的原理、MATLAB建立方法，同时介绍数据挖掘思想。 ·          1 神经网络 ·          2 逻辑回归 ·          3 判别分析 ·          4 朴素贝叶斯分类 ·          5 SVM ·          6 决策树 ·          7 集合算法 案例：银行出了一种新产品，营销的目标人群如何寻找？
聚类问题	详细介绍聚类分析的原理、MATLAB建立方法。 ·          1 K均值聚类 ·          2 系统聚类 ·          3 神经网络 ·          4 模糊C均值聚类 ·          5 高斯混合模型 案例：债券如何根据其特征进行聚类？
MATLAB使用常用技巧	详细介绍数据挖掘过程中MATLAB常见的使用技巧，包括： ·          1 MATLAB与JAVA的混编 ·          2 MATLAB与C++的混编 ·          3 MATLAB与R的混编 ·          4 MATLAB连接MySQL数据库 ·          5 MATLAB定时运行 ·          6 MATLAB与大数据管理分析

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