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实战大数据：MATLAB数据挖掘详解与实践
作者：许国根，贾瑛
出版社：清华大学出版社
ISBN：9787302451013
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Matlab数据分析与挖掘实战 评分:
本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等。因此，本书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景并提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模的过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取一个真实的实验环境，本书使用大家熟知的MATLAB工具对样本数据进行处理以进行挖掘建模。 摘自：《MATLAB数据分析与挖掘实战》 — 张良均
上传时间：2017-12 大小：35.4MB
280.48MBMATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码.rar
2021-08-07MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码 【简介】 随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高，大数据的概念被提了出来，在大数据时代，数据对企业突显出越来越重要的价值，企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例，目前高校存在的困境主要 有： 师资队伍建设问题：缺少统计学及应用数学专业 的 双师型 教师 师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位？ 课程设置该怎样跟进与完善？ 实践环节应该如何加强？ 产学研以及院校合作怎样才能落到实处？ 顶尖数据挖掘教学实训平台（TipDM T6 ，简称 T6 ）是专门针对高校数据挖掘课程中，学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学模块。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时，通过实用的建模工具来模拟实际应用案例，在实验室环境下体验实际应用，由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中，强化应用和 动手，做到理论与实践的有机结合，使学生受益，老师授课方便。 【适用对象】 有数据挖掘相关教学课程的高校、研究所和培训机构。 用数据挖掘进行科研的高校、研究所。 适用专业：统计学、数学与应用数学，以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。 特别说明：提供数据挖掘建模软件，同时协助指导教师构建特定专业的挖掘模型及编写相应实训指导书 。
14.51MBMATLAB数据分析与挖掘实战_matlab_matlab数据挖掘_数据挖掘matlab_数据挖掘_
2021-10-02MATLAB数据分析与挖掘实战完整版2015
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MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程（完整源码+说明文档+数据）.rar
2023-03-27资源内容：MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习
1.45MB精品版基于MATLAB软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第16章 （共23页）基于MATLAB的数据挖掘二次开发.pptx
2021-08-07MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB(Mattrix Laboratory,矩阵实验室）是美国 Mathworks公司开发的应用软件，具备强大的科学及工程 计算能力，它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算 能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能 和方便的程序设计能力。它的应用领域十分广泛，主要包 括：数学计算和分析、自动控制、系统仿真、数学信号处 理、图形图像分析、数理统计、人功智能、虚拟现实技术、金融系统等。 MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB用来做数据挖掘，特别是利用其简单的矩阵语言 加工具箱函数来实现数据挖掘算法，非常合适。 Statistics Toolbox和Neural Networks Toolbox可以用来 实现回归和分类；Optimization Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox可以帮助 聚类算法进行最优化运算；Fuzzy Logic Toolbox可以进行 规则推理。 MATLAB的数据挖掘功能 �常用函数： kmeans() k-均值聚类 treefit() 决策树回归或分类 svmclassify() 支持向星机分类 knnclassify() k-近邻分类 crossvalind() 交叉验证试验 基千MATLAB的混合编程 基于MATLAB的工具箱函数实现混合编程的方法很多， 如：基于Matlab C/C++ 数学库、基于Matlab Engine、基于ExcelLink、基于COM/Excel生成器、基于 Matlab web server、基于自动化链接、基于Matlab的 DDE功能、基于MATLAB Builder for Java，等等，都 可以实现混合编程。
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2022-06-12【课程简介】 本课程适合所有需要学习MATLAB数据分析知识的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 【全部课程列表】 第1章 MATLAB基础 共64页.ppt 第2章 数据描述性分析 共74页.ppt 第3章 回归分析 共90页.ppt 第4章 判别分析 共64页.ppt 第5章 主成分与典型相关分析 共84页.ppt 第6章 聚类分析 共112页.ppt 第7章 数值模拟分析 共29页.ppt
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MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集）
2023-05-22MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集）
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