数理统计模型用于对数据进行分析、总结和推断。它能够通过建立概率模型和统计分布，对数据的特征、关系和不确定性进行描述和推断。在数学建模比赛中，数理统计模型可以通过对给定数据集的统计分析，推断出数据的分布规律、相关性、假设检验等，为问题提供支持和解决方案。评价类、预测类、数理统计类模型常用算法如下：接下...
高斯混合模型 1. 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归是一种线性分类算法,适用于二分类问题。它基于逻辑函数(S形曲线)将线性回归的输出映射到0和1之间,表示事件发生的概率。 1.1 原理 逻辑回归模型的主要思想是将线性回归的输出通过逻辑函数(logistic function)映射到一个概率值。 1.2 核心公式 1.3 Python案例 ...
算法和模型往往都是分不开的。算法是一类问题的解答,是模型建立流程的一个环节,也是赋予模型“思考”能力的环节。而模型则是一系列算法的数学表达,同时包含了数据以及任务的概念。因此,我们评估一个模型的好坏,而不是评估算法的好坏,算法只有其适用环境和场景。 就机器学习而言,通俗来讲,模型可以近似地理解为目标函数...
EM 算法用于估计 GMM 的参数,包括均值向量、协方差矩阵和混合权重。它通过交替执行两个步骤来逐步优化这些参数:期望步骤 (E-step) 和最大化步骤 (M-step)。 算法流程 高斯混合模型的学习过程通常通过 EM 算法来实现。 初始化 选择初始参数: 均值向量 协方差矩阵 混...
今天给大家分享数学建模常用的十大算法与五大模型。本文对每个模型进行分类,进行简要介绍以及模型的应用场景。 一、十大算法1.蒙特卡罗算法 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 3.线性规划、整数规划、多…
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种集成学习算法,是梯度提升树的一种改进。它通过结合多个弱学习器(通常是决策树)来构建一个强大的集成模型。 XGBoost 的核心原理涉及到损失函数的优化和树模型的构建。 核心原理 1. 损失函数(Loss Function): 假设我们有一个由个样本...
如果得到一份数据集,任务是要预测出一系列的值,而在预测任务中,我们大多数都采用的是拟合的方法,这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析,灰色预测模型,神经网络。 1. 时间序列分析 时间序列也叫动态序列,数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用,大致可以描述为描述过去,分析规律,预测将来。接下...
支持向量机是一种用于建立分类和回归模型的机器学习算法。它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类任务。支持向量机具有很强的泛化能力和鲁棒性，并且能够处理高维数据。在文本分类、图像识别等领域，支持向量机表现出了卓越的性能。其强大的分类能力，使得支持向量机成为...
模型：现实世界的数学表示或模拟，它是指一种结果。算法：执行特定任务的明确步骤序列。模型结构：模型的特定框架或架构。数据模型：描述数据对象、其关系及与其相关的操作的抽象结构。训练：使用数据调整模型参数以改进模型性能的过程。但即使你看懂了这五个概念的简明定义，也不代表你真正的理解了内涵，这里我先问你一...