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image for course Curve Fitting Onramp

Curve Fitting Onramp

곡선 피팅기 앱을 사용하여 곡선 피팅에 대한 기본 사항을 학습할 수 있습니다. 최적의 피팅을 만드는 요소 및 여러 개의 피팅을 비교하고 피팅 결과를 후처리하여 전기차의 가장 효율적인 주행 속도를 파악하는 방법에 대해 알아봅니다.

교육과정 모듈

소개

곡선 피팅과 본 교육과정에 대해 알아봅니다.

강의 내용:
  • 교육과정 개요
  • 대화형 방식으로 데이터 피팅하기

최적 피팅 구하기

곡선 피팅기 앱의 데이터에 다항식을 피팅합니다.

강의 내용:
  • 최적 피팅의 정의
  • 최적 피팅 구하기

여러 피팅의 통계적 비교

데이터에 다양한 모델을 피팅하고 최적 모델을 선택합니다.

강의 내용:
  • 여러 피팅 비교하기
  • 피팅 적합도 측정
  • 과적합 방지하기
  • 모델 선택

사용자 지정 모델 피팅하기

사용자 지정 전기차 모델을 이동 거리 데이터에 피팅합니다.

강의 내용:
  • 사용자 지정 모델 작성하기
  • 사용자 지정 EV 모델 호출하기
  • 곡선 피팅기에서 사용자 지정 모델 사용하기

피팅 결과 후처리하기

피팅 결과를 사용하여 작업합니다.

강의 내용:
  • 피팅 후처리 함수
  • 생성된 코드로 많은 데이터셋 분석하기

결론

다음 단계를 알아보고 본 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.

강의 내용:
  • 추가 학습 자료
  • 설문 조사

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Optimization Onramp

문제 기반 접근법으로 MATLAB에서 최적화 문제를 풀기 위한 기본 사항을 학습할 수 있습니다.

Statistics Onramp

MATLAB에서 통계적 방법을 사용한 분석을 시작할 수 있습니다.

Machine Learning Onramp

분류 문제에 대한 실용적인 머신러닝 방법의 기본 사항을 학습할 수 있습니다.

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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