第一部份
1. DOE 介紹及發(fa)展
1. DOE 重(zhong)要性及(ji)作(zuo)用(yong)
2. DOE 中常(chang)用術語(yu)介紹(shao)（因子(zi)、水平、響應、主效(xiao)應、交(jiao)互作用）
3. DOE 分(fen)析思路及實施步驟
2. 全因子設計
1. 基(ji)于 Minitab 生成正交表；2K 因子設計(ji)、一般(ban)全因子設計(ji)及裂區設計(ji)
2. 中心點(dian)、區組(zu)、仿行的意(yi)義與實現
3. 基于 Minitab 全因子設計案例介紹；響應優化(hua)器優化(hua)及預測
3 部分因子設計(ji)
1. 為何需要部(bu)分因(yin)子設計(ji)；部(bu)分因(yin)子設計(ji)與全因(yin)子設計(ji)關系
2. 部分(fen)因(yin)子設計(ji)優點與缺點；
--混淆、分辨度、字長(chang)概(gai)念
3. 基于 Minitab 進行(xing)部分因子(zi)設計的案例介(jie)紹
第二部份
1 離散型響(xiang)應試驗(yan)設計(ji)
1. 什么是(shi)離散型(xing)響應；二值(zhi)、名義值(zhi)、順(shun)序值(zhi)
2. 離散(san)型響應 DOE 與(yu)連(lian)續型 DOE 區別
3. 離散型(xing)響應(ying) DOE 分析(xi)步(bu)驟(zou)與(yu)思路
4. 離散型響應 DOE 案例介紹
2 響(xiang)應曲面設計
為何需(xu)要響應曲面設計；
響應曲面設計與(yu)因子設計的關系
序貫(guan)設計的(de)實(shi)施步驟(zou)與分析(xi)思路
響應曲(qu)面設計名詞（軸點(dian)、角點(dian)、序貫性(xing)(xing)、旋轉性(xing)(xing)）
5. Box-Behenken 設計
6. 中(zhong)心復合(he)設計
--中心(xin)復合序貫設(she)計(ji)
--中心復合表面設計
--中(zhong)心復合有(you)界設計
7. 速上升法
--速上升路(lu)徑的確定
--基于 Minitab 宏命令設置優上升區(qu)域
8.完整(zheng)響(xiang)應曲面(mian)設計案例(li)介(jie)紹
--基(ji)于因子(zi)設計(ji)判斷因子(zi)顯著性
--利用(yong)速(su)上升法查找(zhao)優實驗區域
--利(li)用(yong)響應曲面設計探測因子佳取值
3 混料設計
1. 混料設計的(de)概念與使用場景(jing)
2. 混料設計的原理及幾何思維
3. 幾種常見混料設計的(de)實施(shi)
--單純形質心法
--單純形格點法
--極端頂點法
第三部份
基于大(da)數據（機器學習）建模
1 機器學習基(ji)礎入門
1. 機器學習應(ying)用(yong)類型及相關術語
2. 機器(qi)學習與統計(ji)學之間的區別
3. 機器學習應用場景(jing)及(ji)分析(xi)模(mo)式(shi)
4. 機器學(xue)習三要素及面(mian)臨挑戰(zhan)
5. 機器學習數(shu)據(ju)組(zu)織
6. 基于 CART 算法簡單(dan)案例介紹
2 機器(qi)學習分類(lei)及模型評估
1. 二(er)元分(fen)類(lei)法、多項(xiang)分(fen)類(lei)
2. 回(hui)歸分析法
3. Logistics 分析
3 CART 與(yu) TREENET 詳(xiang)解
1. 什么是 CART？
2. CART 分析的原理及算法
3. CART 分析案例(li)介紹
4. CART 模型開(kai)發步驟
5. TreeNet 介紹：隨機梯(ti)度提升
6. TreeNet 過程及要(yao)點
7. TreeNet 算法原理及高緯度建模核(he)心 |
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