随笔分类 - 数学建模
摘要：蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。该方法使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现模拟或抽样，以获得问题的近似解。 基本原理 蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几
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摘要：聚类分析（cluster analysis）是将一组研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术，即将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分，划分后每个群组内部各对象相似度很高，而不同群组之间的对象彼此相异度很高。 回归、分类、聚类的区别 ： 有监督学习 >> 回归、分类
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摘要：分类（Classification）指的是从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术建立分类模型，从而对没有分类的数据进行分类的分析方法。 分类问题的应用场景：用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上。 基
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摘要：一、数学建模概述 监督学习：通过已有的训练样本进行训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。监督学习根据输出数据又分为回归问题（regression）和分类问题（classfication），回归问题的输出通常是连续的数值，分类问题的输出通常是几个特定的数值。 非监督学习：根
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