数据处理与分析是当今现代科学技术研究的主要手段，其技术己渗透到各学科和工程技术领域。本课程以一般系统理论为基础，介绍了建模与仿真的一般理论框架、思想和方法。帮助一年级研究生理解数据分析、结构建模、可视化建模、人工神经网络建模的概念，能够通过比较分析、量纲分析、结构分析、统计分析和面向对象分析等方法建立模型，并掌握通过模型进行仿真分析的实用方法。

作业

作业报告模板：作业报告模板
在以下作业中任选2项。
一、K均值算法

作业内容参看第2课讲义
参考数据：data.csv

二、线性回归

作业内容参看第3课讲义
作业代码框架：
python 版本code Matlab 版本code

课程安排

* 时间: 周二5-8节 13:00 - 16:45
* 地点: HB2204

1. 现代工业互联发展趋势与关键问题 (09-07)
2. 建模与仿真基础(09-14)
3. 数据与数据处理(09-21)
4. (中秋停课一次)
5. (国庆节停课一次)
6. 数据建模-统计学习(10-12)
7. 数字几何建模与3D打印模型处理(10-19)
8. 系统估计与人工系统建模(10-26)
9. 课堂报告(11-02)
10. 期末考试(11-09)