已學習的演算法彙總（作為備忘錄）
1、ahp（層次分析法） 評價類問題2、topsis法 （注意分析指標型別，全部進行正向化）
3、插值演算法 （pchip和spline 小樣本 補充資料的）
4、擬合演算法 ：目標是尋求乙個函式（曲線）
適用於大樣本 n > 30 注意r^2適用於線性關係的 非線性的用sse
5、相關係數：相關係數只是用來衡量兩個變數線性相關程度的指標，使用之前得注意條件（是否符合正態分佈），主要是描述線性的，皮爾遜係數和斯皮爾曼（限制條件小更常用） 並且需要進行描述性統計 使用p值判斷法
來進行假設檢驗：
1、正態分佈jb檢驗 n>=30
2、shapiro-wilk檢驗 3≤n≤50
3、q-q圖 大樣本資料
6、典型相關分析 ：當變數比較多的時候可以使用，將變數整合成綜合變數來進行描述與分析。
7、多元回歸分析
8、時間序列分析
9、迪傑斯特拉演算法和貝爾曼福特演算法
10、分類演算法 fisher、k-means
數學建模感想
數學建模開始的時候於九月十三號晚上，當晚我們要開始選題，本這a題簡單，能看懂的原則，我們選擇了a題，然後我們三個小個人開始找資料和模板，直到晚上九點半的時候，老師來給我們講，選b題可能獲獎的機率大。因為b題是以 為主，而且題目有點長，難理解，選的人相對少一點，最後的最後，我們果斷的選擇b題了，我們當...
數學建模2
蒙特卡羅演算法。該演算法又稱隨機性模擬演算法，也稱統計實驗方法。是通過計算機 來解決問題的演算法，同時可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性。資料擬合 引數估計 插值等資料處理演算法。比賽中通常會遇到大量的資料需要處理，而處理資料的關鍵就在於這些演算法，通常使用matlab輔助，與圖形結合時還可處理很多...
數學建模演算法
logistic模型 主成分分析法 k均值貝葉斯判別法 灰色 經典灰色演算法 遺傳演算法 神經網路 模擬退火演算法 粒子群演算法 乙個變數，根據較少資料，算出期望和方差，根據正態分佈的熵可以用大量資料畫圖表示。用於確定性的描述。求確定度，進行 並畫圖直觀表示。定性變數的概率分析。用於因變數只有0 1...