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基于Matlab的机器学习入门、进阶与提高课程(第二版)

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简介:
本课程为《基于Matlab的机器学习入门、进阶与提高》第二版,涵盖从基础理论到实战应用的全面讲解,适合初学者及中级开发者深入学习。 Matlab是一种专业的数学计算软件,并且可以被视为一种编程语言,主要用于数值计算和科学计算。它是“matrix”(矩阵)和“language”(语言)两个词的缩写,表明该软件以矩阵为基础进行各种数学运算和数据处理。在使用过程中,用户可以通过简单的命令行窗口输入并执行Matlab代码,并且可以利用交互式的历史记录功能来追踪之前的操作。 除了支持多种编程语言外,如Matlab、J Matlab和MEX Matlab等,根据具体需求选择合适的语言是可能的。此外,它还提供了一系列丰富的工具箱供用户使用,包括信号处理工具箱、图像处理工具箱以及优化工具箱等等,方便进行各种数学计算与数据操作。 Simulink模块库是Matlab提供的另一个重要特性,可用于构建自动控制系统和数字信号处理系统等复杂的工程应用。此外,其语法设计简单且直观,使得用户能够快速上手并完成所需的数值运算任务。 在编程方面,Matlab支持函数式编程方法以及面向对象的开发模式。通过定义函数或创建类与对象的方式组织代码结构可以大大提高程序的质量和效率。总之,作为一种功能强大的数学计算工具,Matlab为科研人员及工程师提供了极大的便利和支持。

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客服
客服
  • Matlab
    优质
    本课程为《基于Matlab的机器学习入门、进阶与提高》第二版,涵盖从基础理论到实战应用的全面讲解,适合初学者及中级开发者深入学习。 Matlab是一种专业的数学计算软件,并且可以被视为一种编程语言,主要用于数值计算和科学计算。它是“matrix”(矩阵)和“language”(语言)两个词的缩写,表明该软件以矩阵为基础进行各种数学运算和数据处理。在使用过程中,用户可以通过简单的命令行窗口输入并执行Matlab代码,并且可以利用交互式的历史记录功能来追踪之前的操作。 除了支持多种编程语言外,如Matlab、J Matlab和MEX Matlab等,根据具体需求选择合适的语言是可能的。此外,它还提供了一系列丰富的工具箱供用户使用,包括信号处理工具箱、图像处理工具箱以及优化工具箱等等,方便进行各种数学计算与数据操作。 Simulink模块库是Matlab提供的另一个重要特性,可用于构建自动控制系统和数字信号处理系统等复杂的工程应用。此外,其语法设计简单且直观,使得用户能够快速上手并完成所需的数值运算任务。 在编程方面,Matlab支持函数式编程方法以及面向对象的开发模式。通过定义函数或创建类与对象的方式组织代码结构可以大大提高程序的质量和效率。总之,作为一种功能强大的数学计算工具,Matlab为科研人员及工程师提供了极大的便利和支持。
  • Matlab
    优质
    本课程使用MATLAB软件系统地介绍机器学习的基础知识和高级技巧,适合初学者到有经验的学习者。 Matlab是一种专业的数学计算软件,并且也是一种编程语言,主要用于数值计算和科学计算。它的名称来源于matrix(矩阵)和language(语言),表明该软件以矩阵为基础进行各种数学运算与数据处理。它提供了一个易于使用的命令行界面供用户输入并执行代码。此外,还具备交互式的命令历史记录功能以及调用文件的功能,方便追踪以往的操作。 Matlab支持多种编程方式,包括但不限于Matlab、J Matlab和MEX Matlab,并且根据不同的需求可以选择适合的编程语言进行开发。它拥有众多工具箱如信号处理工具箱、图像处理工具箱及优化工具箱等,使得各种复杂的数学计算变得简单便捷。 Simulink是另一个重要的组成部分,提供了大量的模块库用于构建自动控制系统或数字信号处理器系统等应用场合。Matlab语法简洁明了,适合快速进行编程与开发工作;同时支持函数式和面向对象两种编程范式来优化代码质量和效率,便于项目管理和维护升级。总体来说,Matlab是一款功能全面且强大的数学计算软件工具。
  • Matlab四部分)
    优质
    本课程为《基于Matlab的机器学习》系列的第四部分,专注于高级主题和项目实践,适合希望深化理解和技能的学员。 Matlab是一种专业的数学计算软件,并且也可以被视为一种编程语言,主要用于数值计算与科学计算领域。其名称由matrix(矩阵)和language(语言)两个词组成,表明该工具以矩阵为基础进行各种便捷的数学运算及数据处理工作。它提供了一个直观易用的命令行界面用于输入并执行Matlab代码,并且具备交互式的历史记录功能以便用户追踪先前的操作。 此外,Matlab支持多种编程方式如函数式和面向对象编程,这使得开发者能够利用类与对象组织他们的程序以增强可重用性及维护效率。该平台还配备了一系列专用工具箱(例如信号处理、图像处理以及优化等),便于进行广泛的数学计算任务。另外,Simulink模块库则允许创建复杂的自动控制和数字信号处理系统。 总的来说,Matlab以其强大的功能在科学研究和技术开发中扮演着关键角色,它不仅简化了繁复的数值运算过程还极大提高了工作效率。
  • Matlab——聚焦神经网络
    优质
    本课程基于MATLAB平台,系统讲解机器学习基础及高级应用,重点探讨神经网络原理和实践操作,适合初学者到中级用户深入学习。 Matlab是一种专业的数学计算软件,并且也是一种编程语言,主要用于数值计算和科学计算。它的名字源自于matrix(矩阵)和language(语言),表明该工具以矩阵为基础进行高效的数学运算与数据处理。这款软件提供了一个友好的命令行界面用于输入执行代码,同时具备交互式的历史记录功能,便于用户追踪过往的操作步骤。 Matlab支持多种编程环境如Matlab、J Matlab及MEX Matlab等,以便于根据不同场景选择最合适的开发模式。它还配备了一系列的工具箱,例如信号处理套件、图像处理套件和优化算法库等,能够满足多样化的数学运算需求。此外,Simulink模块集成了自动控制系统与数字信号处理系统的构建能力。 Matlab以简洁明了的语言著称,并且支持函数式编程来简化代码结构及提高可读性;同时它也兼容面向对象的程序设计方法论,通过类和实例的方式组织编码逻辑从而提升软件组件的复用度。综上所述,Matlab是一款功能全面、性能强大的数学计算工具。
  • PPT
    优质
    本PPT为机器学习入门级教程,涵盖基本概念、算法原理及实践应用,适合初学者快速掌握机器学习基础知识。 压缩包内包含机器学习基础的多个方面知识,包括线性模型、梯度下降、逻辑回归、神经网络、模型选择及决策树等内容。每个部分不仅有概念讲解还附带了公式的推导过程。
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    唐宇迪的数据科学与机器学习分析进阶课程是专为希望深入掌握数据分析和机器学习技术的专业人士设计。该系列课程的第二部分将继续带领学员探索高级算法、模型优化及实践案例,助力学员在数据驱动决策中脱颖而出。 唐宇迪机器学习数据分析全套第二部分由于内容丰富,分为两部分发布。请到我的资源页面查找第2部分的内容。
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  • 础(求职导向
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    本课程为求职导向的机器学习入门级教学材料,旨在帮助初学者掌握基础知识和技能,顺利进入数据科学领域。 机器学习基础(从入门到求职)课件
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    《机器人学入门-第三版》全面介绍了机器人设计与应用的基本原理和技术,涵盖机械、电子和编程等多方面知识,适合初学者及教育使用。 学习机器人学的基础书籍是中文版第三版,便于学习,并带有书签,方便查阅。