元胞模型MATLAB源码 - 中山大学软件工程参考

《数据挖掘与机器学习》是中山大学数据科学与计算机学院开设的重要课程，深入介绍数据挖掘基础理论、机器学习核心算法及其应用。课件经过精心整理，内容丰富，适合初学者使用。课程涵盖数据预处理（如数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换）、聚类（如K-means、层次聚类）、分类（如决策树、贝叶斯分类、随机森林）、关联规则学习（如Apriori算法）、监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）、非监督学习（如主成分分析、自编码器）、强化学习以及深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络）。课程还结合实际案例，帮助学生掌握Python或R等编程语言中的实现技巧。学生通过学习，将掌握数据分析工具、算法原理，并具备解决实际问题的能力。

中山大学统计分析方法课件从数据出发概括出数据特征，主要包括数据位置特性、分散性、关联性等特征和反映数据整体结构的分布特征。这是数据分析的第一步，也是对数据进一步分析的基础。

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软件工程领域的大数据挖掘课程涵盖多种算法，包括KNN、ID3、贝叶斯等，详细介绍了这些算法及其实现方式。这些内容对于希望深入理解和应用数据挖掘的开发者尤为重要，读者可在相关编译器上运行和实验。欢迎交流和咨询。

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软件开发技术涵盖软件开发方法学、过程、工具和环境，核心是软件开发方法学，指导软件开发流程和文档产出。 软件工程管理包含软件管理学、工程经济学、心理学等。- 软件管理学：人员、进度、质量、配置管理、项目计划。- 工程经济学：软件开发成本估算、效益分析。- 心理学：从个人、组织行为和企业文化角度研究软件管理和工程。 软件工程原则- 抽象：抽取事物特征，控制复杂性。- 信息隐蔽：模块实现细节隐藏，接口简单化。- 模块化：程序中相对独立的组件，良好的接口定义。- 局部化：集中逻辑相关资源，模块间松散耦合，内部强内聚。- 确定性：概念表达清晰、无歧义、规范化。- 一致性：模块、数据、文档使用统一概念、符号和术语。- 完备性：实现系统所需功能，不丢失重要组件。- 可验证性：自顶向下分解，逐层验证。 软件开发工具与环境- 开发工具：自动化或半自动软件支撑环境，提升效率。- 开发环境：全面支持软件开发全过程的软件工具集合，如计算机辅助软件工程(CASE)。

这份PPT聚焦于数据分析，面向Western University软件工程专业的学生。

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