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线性回归,Logistic回归、多元线性回归、相关性分析 F题是政治类问题中。这类题目,我们要找准切入点去下 主成分分析,因子分析,随机森林,线性判别分析 09参数求解算法 线性回归、灰度预测、元胞自动机 对于F题其实不需要太花哨方法,只要英文写作功底到位 想冲击好一些的奖项完全有可能心。但在F题的突破中, 事体系去说一个抽象的宏观概念。 07分类与判别算法 05优化模型 手并找准具体的突破点摆事实说话。 时间序列(ARIMA、指数平滑)、微分方程模型、多元 网络优化、排队论 算法、分支定界等) 03预测模型 单/多目标规划,0-1整数规划,归一化与正则化,复杂 04降维模型 F题 层次分析,Topsis,模糊综合评价 01基础模型 蒙特卡洛模拟、粒子群/蚁群算法、模拟退火、遗传算法 10其他 08智能/随机算法 析、典型相关性分析等)、相关回归分析、假设检验、方 多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分 遗传算法、贝叶斯搜索、极大似然估计、网格搜索 图论算法、计算机经典算法(动态规划、回溯搜索、分治 数学成分不在于难,要在于恰到好处。用一个精准化的叙 差检验、贝叶斯统计 聚类(K-means、FCM、层次聚类),贝叶斯分类与判 别,SVM,决策树 06统计模型 二、美赛常用模型与算法 02评价模型