组队学习

此次组队学习涵盖Web开发入门教程、数据挖掘实战（异常检测）、集成学习（下）等内容。可自学或加入组队。自学内容详见： Web开发入门教程： 学习目标：熟悉Datawhale项目开发流程、REST前后端分离理念、Django后端开发技术架构、Vue前端开发、前后台端对接等。 学习周期：16天 任务安排：环境搭建和初步了解 组队学习详情，请扫描上方二维码加入交流群。

大数据与算法、数据分析应用场景 各行各业，应用广泛 大数据和算法、数据分析的应用场景广泛，涵盖各行各业。以下列举一些常见应用场景： 电子商务 通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期等数据，建立算法模型预测未来消费者需求，从而提高订单转化率。 通过用户画像，针对不同人群精准投放广告和优惠券。 医疗保健 利用病理分析模型，根据患者症状和检测报告确定病因，提供治疗方案。 即使在医疗资源匮乏地区，也能通过输入症状和医疗记录获得高质量医疗服务。 金融风险管理 分析交易数据、市场趋势和经济指标，识别潜在风险和欺诈行为。 建立预测模型，预测市场变化，制定有效的风险管理策略。 物流和供应链管理

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

这本书涉及机器学习和数据挖掘的基础知识，详细解释了许多基础概念及其实际应用。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

机器学习的一些学习记录

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

本笔记涵盖 MATLAB 基础语法及应用，内容结构如下： 第一部分：计算器功能 数值计算 显示格式设置 第二部分：程序设计 自定义函数定义与使用 第三部分：数据管理 变量类型及操作 (结构体，多维数组) 文件读写 第四部分：数据可视化 二维绘图基础 特殊图形绘制 (对数图，直方图，饼图) 三维图形绘制 第五部分：GUI 界面设计 GUI 界面创建与交互设计 第六部分：图像处理 常用图像处理算法及函数 二维几何变换 交互式图像选择 第七部分：数学运算 多项式表示与运算 定积分计算方法 第八部分：方程求解 常见方程数值求解方法 第九部分：统计分析 描述统计方法

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