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【快班】机器学习及其matlab实现—从基础..

数据分析

13周

9人

此课程所属【数据分析师专业方向】, 【人工智能职业方向】, 【数据分析师专业方向】专业,专业内有不少于15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解

讲师
matlab_geeker
matlab_geeker 讲师,曾先后任国内两大 MATLAB 论坛 (www.ilovematlab.cn和www.matlabsky.com)的版主,具备十余年的 MATLAB 编程开发经验,同时在机器学习领域积累了大量的实际案例。参与编著了多本MATLAB和机器学习相关书籍,销量一直处于同类书籍的前列。
课程简介

      近年来,随着人工智能的发展,机器学习已经广泛应用于各行各业中,如语言识别、文 本分类、智能推荐、网络安全、物联网等。然而,对于绝大部分非数学专业出身的人而言, 谈到机器学习,就会被大量的数学公式吓到退避三舍。实际上,随着计算机与信息技术的快 速发展,越来越多的人仅需要会使用机器学习这一工具即可,无需了解各种机器学习算法的 细枝末节。正如,我们每天都在使用计算机,但是我们不需要了解 CPU 和内存在每一时刻 的具体运行过程。因此,我们推出本课程,旨在帮助学员了解各种常见机器学习算法的原理与思想,同时,以具体案例的形式,引导学员自己动手实践编程。 
考虑到众多学员基础不一,本次课程将会分成三大部分:MATLAB 入门基础与提高、机器学习基础和具体案例实践。

课程章节
  • 第1课 MATLAB入门基础
    • 1-1 简单介绍MATLAB的安装、版本历史与编程环境
    • 1-2 MATLAB基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)
    • 1-3 文件导入(mat、txt、xls、csv等格式)
  • 第2课 MATLAB进阶与提高
    • 2-1 MATLAB编程习惯与风格
    • 2-2 MATLAB调试技巧
    • 2-3 向量化编程与内存优化
    • 2-4 图形对象和句柄
  • 第3课 BP神经网络
    • 3-1 BP神经网络的基本原理
    • 3-2 BP神经网络的MATLAB实现
    • 3-3 案例实践
    • 3-4 BP神经网络参数的优化
  • 第4课 RBF、GRNN和PNN神经网络
    • 4-1 RBF神经网络的基本原理
    • 4-2 GRNN神经网络的基本原理
    • 4-3 PNN神经网络的基本原理
    • 4-4 案例实践
  • 第5课 竞争神经网络与SOM神经网络
    • 5-1 竞争神经网络的基本原理
    • 5-2 自组织特征映射(SOM)神经网络的基本原理
    • 5-3 案例实践
  • 第6课 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
    • 6-1 SVM分类的基本原理
    • 6-2 SVM回归拟合的基本原理
    • 6-3 SVM的常见训练算法(分块、SMO、增量学习等)
    • 6-4 案例实践
  • 第7课 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)
    • 7-1 ELM的基本原理
    • 7-2 ELM与BP神经网络的区别与联系
    • 7-3 案例实践
  • 第8课 决策树与随机森林
    • 8-1 决策树的基本原理
    • 8-2 随机森林的基本原理
    • 8-3 案例实践
  • 第9课 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
    • 9-1 遗传算法的基本原理
    • 9-2 常见遗传算法工具箱介绍
    • 9-3 案例实践
  • 第10课 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法
    • 10-1 粒子群优化算法的基本原理
    • 10-2 案例实践
  • 第11课 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)
    • 11-1 粒子群优化算法的基本原理
    • 11-2 案例实践
  • 第12课 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
    • 12-1 模拟退火算法的基本原理
    • 12-2 案例实践
  • 第13课 降维与特征选择
    • 13-1 主成分分析的基本原理
    • 13-2 偏最小二乘的基本原理
    • 13-3 常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等)
课程环境

操作系统:Windows 7

授课对象

本课程适用于对MATLAB和机器学习感兴趣的学员,包括相关专业的本科生、硕士生与博士生,以及进入职场从事数字信号处理、机器学习与数据挖掘等方向的学员。本课程适用于机器学习零基础和MATLAB有一定基础的学员。

收获预期

通过本次课程的学习,学员们将会掌握各种常见机器学习算法的原理与思想,更重要的是,学员们将学会利用MATLAB等编程工具实现各种机器学习算法,并应用到实际的问题和案例中。同时,学员们将从讲师的授课中学习到大量的MATLAB编程经验与技巧,可以快速地从MATLAB新手编程MATLAB达人。

学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥300, 逆向学费: ¥100 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取300元固定收费+100元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!

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