MATLAB绘图与预测分析：2013年开发人员日实践教程

资源摘要信息:"MATLAB用拟合出的代码绘图-devday2013-predictive-analytics-hands-on:2013年开发人员日的Pre" 本次会议的标题为“MATLAB用拟合出的代码绘图”，这是2013年开发人员日活动中名为“Predictive Analytics动手课程”的一部分。这次活动的主要目的是向参与者介绍预测分析方法及其执行方式，特别是针对那些熟悉编码但可能对统计学或机器学习不太了解的人群。在介绍中，虽然提到了R语言作为分析领域的通用语言（Lingua franca），但课程选择使用Python来执行相关操作。Python之所以被选用，是因为其语言的通用性和对于新手相对友好的学习曲线。 课程内容覆盖了从熟悉数据、设计逐步复杂的模型，到将模型应用于新数据进行预测等多个阶段。这次活动不仅仅是一个传授知识的平台，也为参与者提供了在Python编码中发挥创意的机会。组织者鼓励参与者提前下载所需的虚拟机或相关库，以便更好地跟上课程的进度。此外，参与者被建议采取配对学习的方式，特别是对于那些不熟悉Python的参与者来说，寻找一个有经验的人进行指导将是一个很好的策略。 在准备材料中提到了一些有用的链接和工具，包括Numpy和Pandas，以及statsmodels包。Numpy是Python的一个数组操作子语言，类似于Matlab中的数组操作。Pandas则是Python中的数据框架库，提供了比传统数组更为高级的数据结构，支持异构列和列名等特性。而statsmodels包在统计建模和测试方面提供了强大的功能支持。 从标签“系统开源”可以推断，本次课程的资源和工具很可能都是开源的，这意味着参与者可以自由地获取、修改和分发这些资源。开源软件的优点在于社区支持广泛，容易获得帮助，同时也能促使用户更加积极地参与到软件的改进中去。 压缩包子文件的文件名称列表中出现了“devday2013-predictive-analytics-hands-on-master”，这表明所有相关的课程材料、示例代码、练习文件等都被打包在了一个以“devday2013-predictive-analytics-hands-on-master”命名的压缩包中。这个文件可能包含了课程的讲义、动手练习的脚本、数据集以及可能的虚拟机配置文件，方便用户快速搭建起开发和练习的环境。 总结而言，这次2013年开发人员日的“Predictive Analytics动手课程”是一个面向编码熟练但统计学或机器学习知识相对欠缺的开发者的活动。通过使用Python及其相关库，如Numpy和Pandas，以及statsmodels包，参与者将能够深入理解预测分析，并在实际数据上应用所学知识。这个课程不仅提供了丰富的教学材料，而且还鼓励参与者之间的互动和协作，同时强调了开源资源的使用和贡献。