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- 忙 聂
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1 MATLAB 校园行 上海科技大学 2016 The MathWorks, Inc. 1
2 MATLAB 数据分析实践 卓金武 MathWorks 2016 The MathWorks, Inc. 2
3 讲师简介 卓金武 高级工程师, 大学计划经理 技术领域 : 数据分析 优化 数据挖掘 量化投资等 MATLAB 科学计算方向 获奖情况 : 2 次获全国大学生数学建模竞赛一等奖 (2003, 2004), 1 次获全国研究生数学建模竞赛一等奖 (2007); 著作 : MATLAB 在数学建模中的应用 ( 第 1,2 版 ) 量化投资 MATLAB 数据挖掘技术与实践 大数据挖掘 : 系统方法与实例分析 3
4 MathWorks 4
5 MathWorks 是领先的为工程师和科学家提供数学计算软件的供应商 公司于 1984 年创立, 总部位于美国马萨诸塞州内迪克, 在全球 15 个国家有 3500 名员工 5
6 MathWorks Headquarters: Natick, Massachusetts USA Other US Locations: California, Michigan, Texas, Washington DC Europe: France, Germany, Italy, Spain, the Netherlands, Sweden, Switzerland, UK Asia-Pacific: Australia, China, India, Japan, Korea Worldwide training and consulting Earth s topography on an equidistant cylindrical projection, created with MATLAB and Mapping Toolbox. Distributors in 25 countries 6
7 MATLAB 家族 基于 MATLAB 和 Simulink 的近百种工具箱和扩展模块 正应用于当下的各行各业 基于事件的建模 物理建模 应用 快速原型与 HIL 仿真 验证 确认和测试 仿真图示和报告 控制系统 SIMULINK 仿真以及基于模型设计 并行计算 MATLAB 科学计算语言 代码生成 信号处理和通讯图像和视频处理测试测量金融计算 数学, 统计, 优化 应用程序 数据库和报告 生物计算 7
8 内容提要 MATLAB 高效编程技巧 MATLAB 数据分析流程 MATLAB 常用数据分析方法 数据分析实践 8
9 MATLAB 量化投资入门实例 - 股票的评价 目标 : 如何来评价股票的价值和风险 方法 : 将股票的数据导入 MATLAB 交互式地探索数据并确定评估股票的方法 用脚本自动实现对一只股票价值和风险的评估 9
10 MATLAB 客户端界面 10
11 MATLAB 科学计算流程 Access Files Explore & Discover Data Analysis & Modeling Share Reporting and Documentation Software Algorithm Development Outputs for Design Code & Applications Hardware Application Development Deployment Automate 11
12 MATLAB 导入数据的方法 1 右键导入数据 12
13 MATLAB 中的数据结构 Array: 包含多个值的变量 ( 任意长度, 任意维度 ) Matrix: 数值型 2-D array (m-by-n) Vector: 1-D array (1-by-n or m-by-1) Scalar: 单个值 13
14 MATLAB 中的数据类型 14
15 股票评价的实现 - 交互式 数据探索 数据建模 15
16 MATLAB 入门要点总结 MATLAB 入门的要求 : 能用脚本实现某个项目或问题的解决方案 获取帮助 : doc/help 脚本结构 : 分节 注释 借助菜单 : 导入数据 绘图面板 运行 / 分节运行 发布功能 入门后如何提高 : 以项目为载体, 不断拓展外沿, 积累经验 提高技能 16
17 程序开发方式 value variable script command line structure function 精炼并提升代码 可维护的 可重用 / 更广泛 强壮的 17
18 各股票的综合评价值及最佳股票 18
19 内容提要 MATLAB 高效编程技巧 MATLAB 数据分析流程 MATLAB 常用数据分析方法 数据分析实践 19
20 数据分析 Data analytics is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions, and supporting decision-making Wikipedia 20
21 数据分析应用 21
22 MATLAB 使得数据分析变得简单 MATLAB lets engineers do Data Science themselves 2 22
23 MATLAB 数据分析典型工作流程 Access Files Explore & Discover Data Analysis & Modeling Share Reporting and Documentation Software Algorithm Development Outputs for Design Code & Applications Hardware Application Development Deployment Automate 23
24 MATLAB 支持多种数据源 文件访问 Text Spreadsheet XML CDF/HDF Image Audio Video Geospatial/Maps Web content 数据库访问 ODBC JDBC HDFS (Hadoop) 通信协议 CAN (Controller Area Network) DDS (Data Distribution Service) OPC (OLE for Process Control) XCP (explicit Control Protocol) TCP/IP I²C etc. 硬件访问 Data acquisition Image capture GPU Lab instruments 24
25 数据分析步骤 数据 统计分析 可视化 40 数据处理与建模 缺失值去噪回归 假设检验 分布率 神经网络 机器学习 / 深度学习 / 数据挖掘 y 2 1 2x 3x 4 5 sin( x 6) 25
26 内容提要 MATLAB 高效编程技巧 MATLAB 数据分析流程 MATLAB 常用数据分析方法 数据分析实践 27
27 数据可视化 >> load fisheriris Basic Histogram Custom Number of Bins By Group With a Normal Distribution Fit 3D Histogram Scatter Plot Pie Chart Box Plot 28
28 假设检验 normal distributions Men Women ttest ttest2 vartest vartest2 vartestn ztest testing means ttest ttest2 ztest unknown variance ttest2 comparing two samples ttest ttest Height [cm] >> [h,p,ci,stats] = ttest2(hmen,hwomen,0.05,'right') 29
29 Consumption [10 6 barrels/day] 回归方法 y 2 1 2x 3x 4 sin( 5x 6) Data Model Year 30
30 MATLAB 机器学习 31
31 聚类 (Clustering) 目的 : 对未标记数据根据选定的特征进行分组 ; 32
32 回归 (Regression) 目标 : 确定多个变量之间的依赖关系 33
33 分类 (Classification) 目标 : 利用有标签的数据训练一个分类模型 34
34 Classification Learner Classification Learner app 是 MATLAB 推出的一个新的应用程序 (APP) 它囊括了 MATLAB 的有监督机器学习算法, 并以图形化的方式实现特征选取 检查验证 模型训练以及结果评估 2015a 推出, 并加入到 Statistics and Machine Learning Toolbox R2015b 加入如下功能 : Discriminant analysis Dimension reduction via PCA Parallel coordinates plot Categorical predictors R2016b 增加并行计算功能 35
35 分类分析工作流程 训练 : 迭代训练, 直到获得满意结果 数据导入 数据预处理 模型训练 模型生成 MODEL FILTERS SUMMARY STATISTICS PCA CLUSTER ANALYSIS CLASSIFICATION REGRESSION 预测 : 将训练模型集成到应用中 NEW DATA PREDICTION 36
36 内容提要 MATLAB 高效编程技巧 MATLAB 数据分析流程 MATLAB 常用数据分析方法 数据分析实践 MATLAB2017a 新功能 37
37 案例 : 涡轮发动机的预测性维护 数据 : 数据取自 100 个同种型号发动机多个传感器的数据 工程背景 : 执行计划式维护 依然有故障发生 已收集了故障记录以及这些故障发生前的传感器的数据 能预测出故障还有多久就会发生吗 Data provided by NASA PCoE 38
38 Live Historical 数据是如何记录的 Initial Use/ Prior Maintenance Recording Starts Failure Maintenance Engine1 Engine2 Engine100??? Engine200?? Time (Flights) 39
39 部署模型到产品中 MATLAB Coder MATLAB Compiler MATLAB Compiler SDK.exe.lib.dll MATLAB Runtime 40
40 效果演示 41
41 预测式维护的意义 增加可用时间和安全性 更可靠 降低维护成本 更经济 优化供应链管理 更出名 42
42 数据点 基于交易数据的量化择股 层次聚类结果相关程度图 目标 : 训练股票聚类和分类模型 数据 : 股票交易数据 方法 : 提取有效特征 训练模型 用测试数据进行测试 数据点 距离矩阵 :spearman 43
43 技术关键与结果 CPCC: 距离 数据点 股票的聚类结果 层次聚类 股票的分类模型 决策树 44
44 MATLAB 在机器学习方面的优势和劣势 Steps Challenge Solution 获取 探索 分析数据 预处理数据 训练模型 评估模型 反复 数据的多样性 缺乏专业工具 周期长 多种问题 : 过度拟合速度 - 精度 - 复杂度 扩展数据支持 signal, images, financial, Textual, geospatial, and several others formats 高质量数据预处理函数库 Industry-standard algorithms for Finance, Statistics, Signal, Image processing 可交互的 APP 操作流程 Focus on machine learning, not programing 集成的最佳实践 Model validation tools built into app Rich documentation with step by step guidance 灵活的架构更适合定制化的流程 Complete machine learning platform 45
45 深度学习 vs. 神经网络 神经网络 : 深度学习 : 46
46 案例 : 基于深度学习的图像识别 目标 : 训练深度学习机 方法 : 提取有效特征 训练深度学习模型 用测试数据进行测试 47
47 技术关键与结果 48
48 内容提要 MATLAB 高效编程技巧 MATLAB 数据分析流程 MATLAB 常用数据分析方法 数据分析实践 MATLAB2017a 新功能 49
49 MATLAB 2017a What's New MATLAB Product Family 50
50 Regression Learner Regression Learner App 是 MATLAB 2017a 推出的一个新的应用程序 (APP) 它囊括了 MATLAB 所支持的回归分析算法, 并以图形化的方式实现特征选取 检查验证 模型训练以及结果评估 其同时支持如下功能 : Dimension reduction via PCA Parallel coordinates plot Parallel computing 51
51 tall array MATLAB 2017a 中,tall array 可以支持 SVM 逻辑回归 随机森林等分类算法, 以及套索正则化方法 52
52 更多学习资源 MATLAB 帮助 MathWorks 官网 MATLAB 中文论坛 53
53 扫描右侧二维码, 关注 MATLAB 官方微信公众号 输入 上海科技大学, 获取本次讲座的习题, 并提交答案, 我们为前三位答题正确的同学寄送精美奖品 MATLAB Matlab Data Analytics 源码请见 : software.lib.shanghaitech.edu.cn/matlab/( 仅校园网访问 ) 2016 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders The MathWorks, Inc. 54
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