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MATLAB实战及机器学习（深度学习）实践培训班
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课程目标：
1，课程定位为上机实战操作培训，基于代码和案例，边讲解边实践操作。
2，通过本课程的学习，能够使学员熟练掌握MATLAB软件原理、技巧及方法。
3，具备使用MATLAB软件解决工作和学习中相关问题的能力。
4，以丰富的案例分析讲解机器学习领域回归分析、决策树、支持向量机、人工神经网络等监督学习和聚类分析、关联规则等非监督学习等内容。
培训课程大纲
课程： | 主讲内容： |
一、MATLAB 入门基础 | 1、简单介绍 MATLAB 的安装、版本历史与编程环境 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) 3、文件导入(mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式) |
二、MATLAB 进阶与提高 | 1、MATLAB 编程习惯与风格 2、MATLAB调试技巧 3、向量化编程与内存优化 4、图形对象和句柄 |
三、BP 神经网络 | 1、BP 神经网络的基本原理 2、BP 神经网络的 MATLAB 实现 3、案例实践：近红外光谱预测汽油辛烷值 4、BP 神经网络参数的优化 5、BP 算法解决手写数字识别问题 |
四、极限学习机 | 1、ELM 的基本原理 2、ELM 与 BP 神经网络的区别与联系 3、案例实践：人脸识别 |
五、支持向量机 | 1、SVM 分类的基本原理 2、SVM 回归拟合的基本原理 3、案例实践：鸢尾花识别 |
六、决策树算法与随机森林 | 1、决策树的基本原理 2、随机森林的基本原理及建模方法 3、案例实践：乳腺癌肿瘤诊断 |
七、遗传算法 | 1、遗传算法的基本原理 2、常见遗传算法工具箱介绍 3、案例实践：函数极大值点、极小值点寻优 |
八、变量降维与特征选择 | 1、变量降维与特征选择的区别与联系2、区间偏最小二乘法 3、主成分分析与偏最小二乘法 4、二进制遗传算法 5、L0/L1 范数正则优化算法 |
九、图像处理 | 1、图像的常见格式及读写（彩色图像、灰度图像、二值图像等） 2、图像的基本操作（几何变换、时频域变换等） 3、图像直方图（图像的对比度、亮度等改变） 4、案例实践：基于手机摄像头的心率计算 |
十、机器学习 MATLAB 实现 | 1、MATLAB 深度学习工具箱介绍 2、决策树原理与实例 3、K近邻学习原理与实例 4、距离判别原理与实例 5、贝叶斯分类器原理与实例6、支持向量机分类器原理与实例 7、随机森林分类器原理与实例8、浅层神经网络分类实例 |
十一、深度学习Python实现 | 1、卷积神经网络的基本原理 2、对抗生成神经网络的基本原理 3、迁移学习算法的基本原理 5、案例一：11 行代码实现深度学习物体识别 6、案例二：利用卷积神经网络抽取抽象特征 7、案例三：自定义卷积神经网络拓扑结构 8、案例四：基于卷积神经网络实现迁移学习 9、案例五：Tensorflow、Caffe 等模型与 MATLAB 混合编程 |
十二、经验分享与问题答疑 | 1、论文及具体项目问题答疑 2、建立通讯录、微信群（课后免费技术指导） |
联系人:李子康（老师） 手机：17777851320（微信）
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