哈工大

MATLAB 初学者必备！哈尔滨工业大学推出的 MATLAB 入门教程，通俗易懂，助你快速上手 MATLAB。

哈工大的数学建模资料，整理得还挺细的，尤其是关于各种距离定义的部分，适合拿来做聚类、分类那类。你要是平时用 MATLAB 或者 Excel 做模型，这套资料直接上手也没啥门槛，代码也比较直白。 数据里的距离准则说起来不少，像欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度这些，用起来有区别，但不难理解。这里面的资料还给了几个小例子，结合建模赛题讲的，挺实战的。 要是你用 MATLAB 做竞赛项目，可以看看这份MATLAB 数学建模竞赛数据代码库，不少函数都封装好了，比如pdist、linkage这种，直接拿来跑聚类。 做表格的用 Excel 也没落下，Excel 数据功能与数学建模应用里讲了用数据工具库做回归

哈工大优质数据挖掘课件，助你学习探索数据世界。

哈工大的《大数据实验一》还是蛮有料的，尤其是对刚接触Hadoop的你来说，挺锻炼人。实验主要搞的是Hadoop 环境配置，比起跑程序，光是配置就够你折腾一阵。得动手配Java 环境、改Hadoop 配置文件，像core-site.xml、hdfs-site.xml这些，少不了。网络通信、分布式配置、Linux 命令？一个都绕不开。整套流程走完，你就能体会什么叫“搭环境比写代码还难”。但也别慌，网上有不少现成的参考，比如Hadoop 集群环境配置脚本，跟着操作，少走弯路。 配好环境，接下来就是玩HDFS和MapReduce了。前者管数据存储，后者管计算，配合得还挺默契。比如你上传个大文件，HDF

这份课件详细介绍了哈尔滨工业大学关于MySQL数据库的前九章内容，涵盖了数据库基础知识、SQL语言基本操作等重要内容。学习者可以通过这份教材系统学习MySQL数据库的基础知识和操作技能。

数据分析资料：- 模型建立与优化- 统计建模与分析- 数据挖掘与机器学习- 时序分析与预测 帮助学习和提高数学建模能力

哈工大的数学建模数据资料挺丰富的，内容涵盖了从数据到建模优化的各个方面。你可以通过不同的资源来提升自己的数学建模能力，像是 Excel 数据功能应用，或者一些专业的建模工具和教材。如果你有兴趣进一步了解数据挖掘，也有专门的教材可供参考，资料丰富而且操作性强。嗯，是 EViews 这个工具集，对于数据好用，绝对值得一试！

哈工大的数学建模数据资料，分类还挺清楚的。资源分得比较细，从建模的通用方法到具体工具，比如 MATLAB 和 Excel 都有覆盖。尤其是那个 MATLAB 数据库，代码量大，结构也整齐，新手直接套用都没问题。 建模类资源里的那份优化资料也蛮有意思，给的案例都贴合竞赛常见场景，比如多元线性回归、聚类什么的，配的注释也比较全，能直接理解每一段在干嘛。 Excel 那份就适合你临时上手或者做些轻量级，像是 数据透视表、Solver 求解器 都讲了。如果你平时不太写代码，用它来应急还不错。 整体资源偏向实用型，基本都是现成能用的代码和模型，懒得从零开始造轮子的可以直接拿去改。嗯，分类是不是合理？看你

六、哈工大数学建模数据分析的主要步骤包括：1、选择与聚类分析目的密切相关的变量，确保反映要分类的特征，并在不同研究对象上显示明显的差异。变量之间的相关性不应过高。2、计算相似性是聚类分析的基本概念，反映了研究对象之间的相似程度。聚类分析根据对象之间的相似性进行分类，涵盖多种相似性测度。

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