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数据模型与决策在线播放_数据模型与决策例题及答案(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

数据模型与决策

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𐟓š 机器学习算法的多样性：从分类到应用机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，以下是一些主要的分类方式和相应的算法： 1️⃣ 按照学习方法分类： ✔️ 监督学习算法：从标记的训练数据中学习，用于分类和回归任务。例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树（GBM）、XGBoost、Lasso回归和Ridge回归。 ✔️ 无监督学习算法：从未标记的数据中学习，用于发现数据的结构。例如：K-均值聚类、主成分分析（PCA）、Apriori算法。 ✔️ 半监督学习算法：结合少量标记数据和大量未标记数据进行学习。 ✔️ 强化学习算法：通过与环境的交互来进行学习，例如Q-Learning。 2️⃣ 按照算法功能分类： ✔️ 分类算法：预测离散标签，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯。 ✔️ 回归算法：预测连续值，如线性回归。 ✔️ 聚类算法：将数据分组为相似的簇，如K-均值聚类。 ✔️ 关联规则学习：发现变量间的有趣关系，如Apriori算法。 3️⃣ 按照算法模型分类： ✔️ 线性模型：基于线性函数的模型，如线性回归。 ✔️ 非线性模型：可以捕捉数据复杂关系的模型，如神经网络。 ✔️ 概率模型：基于概率论的模型，如朴素贝叶斯。 ✔️ 生成模型：能够生成数据实例的模型，如高斯混合模型。 ✔️ 判别模型：直接学习决策边界的模型，如支持向量机。 4️⃣ 按照算法应用分类： ✔️ 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）。 ✔️ 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）。 ✔️ 语音识别：使用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）。 5️⃣ 其他分类： ✔️ 集成学习算法：结合多个模型以提高性能，如随机森林、AdaBoost。 ✔️ 迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上。 ✔️ 主动学习：选择性地获取知识以提高模型精度。这些分类并不是互斥的，某些算法可能同时属于多个分类。了解不同算法的特点和适用场景对于选择合适的机器学习模型至关重要。

𐟓Š时序数据解析技巧大揭秘𐟔 𐟑‹哈喽，小伙伴们！今天咱们来聊聊时序数据分析的奥秘。在这个数字化时代，时序数据可是分析的热门话题哦！𐟔劊𐟓ˆ首先，咱们得明白啥是时序数据。简单说，就是按时间顺序排列的数据点，它们能反映现象、事件或指标随时间的变化。比如，股票价格、气温变化，还有销售额，这些都是时序数据的例子。 𐟛 ️接下来，咱们一起探索时序数据分析的步骤和方法： 1️⃣ 数据预处理：分析前，得对数据进行清洗、填补缺失值、检测异常值，确保数据准确可靠。𐟧𜊊2️⃣ 平稳性检验：时序数据常有趋势、季节性或周期性。咱们得通过单位根检验等方法，判断数据是否平稳，好选合适的分析模型。𐟓Š 3️⃣ 模型选择：根据数据特点，选ARIMA、VAR、GARCH等模型。这些模型能捕捉数据的长期趋势、短期波动和其他关系。𐟚€ 4️⃣ 参数估计与诊断：选定模型后，估计参数，通过残差分析等方法检验模型拟合效果。𐟔슊5️⃣ 预测与决策：最后，用已建立的模型预测未来数据，为决策提供支持！𐟔𐟒ᥰ贴士：分析时序数据时，要注意数据特点和模型适用性哦。多试试不同模型和参数设置，找到最佳分析方案吧！𐟌Ÿ

大学生数学建模必备模型全解析！数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂的数学理论，还能在实际问题中找到应用。以下是数学建模中一些常见的模型，帮助你更好地掌握这个领域。一、预测与预报 𐟓ˆ 灰色预测模型：当数据样本点少且呈现指数或曲线形式时，这个模型非常有用。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点或极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然数学功底要求较高，但能通过公式推导找到原始数据的变化速度关系，进而转化为原始数据的关系。回归分析预测：适用于求一个因变量与若干自变量之间的关系。要求自变量之间的协方差较小，且样本点个数满足特定条件。马尔科夫预测：适用于数据之间随机性强、相互不影响的情况，如预测天气温度的变化。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，适用于至少有2个点需要信息传递的情况，如AR模型、MA模型、ARMA模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况，可以将波进行分离，分离出周期数据和规律性数据。神经网络预测：适用于大量数据的情况，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。混沌序列预测：虽然较难掌握，但数学功底要求高。二、评价与决策 𐟎衧𓊧𛼥ˆ评判：经常用于评价一个对象或学校的优良中差等层次评价。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响。三、分类与判别 𐟓Š 距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次结构明显的数据。密度聚类：适用于密度分布不均匀的数据。贝叶斯判别：适用于统计判别法。费舍尔判别：适用于训练的样本较多时。模糊识别：适用于分好类的数据点较少时。四、关联与因果 𐟔— 灰色关联分析方法：适用于样本点个数较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点个数较多的情况。 Copula相关：适用于金融数学和概率数学领域。典型相关分析：适用于因变量组和自变量组相关性比较强的情况。标准化回归分析：适用于若干自变量和一个因变量的情况，问哪一个自变量与因变量关系最紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据中有缺失的情况，哪些因素对因变量有影响。五、优化与控制 𐟚€ 现行规划、整数规划、-1规划：有约束且确定目标的情况。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束和目标函数的情况。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：适用于多因素交错复杂的情况。排队论与计算机仿真：适用于模拟排队系统。模糊规划：适用于范围约束的情况。灰色规划：虽然较难掌握，但应用广泛。这些模型不仅能帮助你更好地理解数学建模的本质，还能在实际问题中找到应用。希望这些信息对你有所帮助！

职场必学四大宝藏函数VLOOKUP、HLOOKUP、 XLOOKUP、LOOKUP，你用过几个?今天推荐阅读一本CFO在用的Excel知识技能学习好书《财务精英都是 Excel控》。跟着厉害的人学习，不吃亏! 《财务精英都是Excel控》全书共分七章，内容包括财务分析的步骤与结构、轻松搞定数据汇总和报表合并、数据透视表制作经营分析看板、财务分析模型搭建必备函数、如何用商务图表呈现财务数据、动态控件在财务分析中的应用、Excel八大经营与决策模型实操。这本书不用担心买了会落灰，也无需专门花时间去看，拿着当本工具书，放在办公桌上，用到的时候翻翻照做就可以。

大数据与会计：未来就业的黄金组合在这个数据驱动的时代，大数据与会计的结合无疑为职业发展开辟了新的天地。以下是对原文内容的优化排版：财务分析与管理 𐟔 作为一名财务分析师，你不仅能够运用传统的会计知识，还能利用大数据技术进行财务数据的深度分析。𐟓Š 这不仅能提升你的工作效率，还能为企业提供更加精准的决策支持。𐟒ᠨŒ位如财务经理、财务顾问等，都是你的职业舞台。在这个方向上，你需要：扎实的会计知识熟悉财务报表分析和财务模型掌握大数据分析工具和技术，如Python、SQL、Excel等审计与风险控制 𐟔Ž 在审计领域，大数据技术的应用使得风险评估和内部控制变得更加科学和高效。𐟔’ 作为一名审计师或风险管理师，你将：利用大数据工具进行数据驱动的风险评估确保企业的财务安全需要具备审计和风险管理知识，熟悉审计流程和标准掌握大数据分析工具和技术，能够进行数据驱动的风险评估数据分析与决策支持 𐟓ˆ 数据分析师是当前市场上非常抢手的职位。通过掌握Python、R等大数据分析工具，你能够为企业提供从数据收集、清洗到分析和可视化的一站式服务。𐟔砨🙤𘪦–𙥐‘要求你：具备数据分析能力熟悉数据挖掘和统计分析方法掌握大数据分析工具和技术，如Python、R、Tableau等金融与投资 𐟒𐠥œ詇‘融领域，大数据与会计的结合为金融分析师和投资顾问提供了强大的工具。通过对金融数据的深度分析，你能够：更好地把握市场动态为投资者提供专业的建议需要具备金融和投资知识，熟悉金融市场和投资工具掌握大数据分析工具和技术，进行金融数据的深度分析信息系统与管理 𐟖寸随着企业信息化程度的提高，信息系统分析师和IT项目经理的需求也在不断增加。掌握大数据技术，你将能够：设计和优化企业的信息系统提升企业的运营效率需要具备信息系统和管理知识，熟悉数据库管理和数据仓库技术掌握大数据分析工具和技术，进行信息系统的设计和优化教育与培训 𐟎“ 如果你对教育有热情，成为一名高校教师或培训师也是不错的选择。通过将大数据技术融入会计教学，你能够：培养出更多适应时代需求的高素质人才需要具备扎实的理论基础和实践能力熟悉现代教育技术和教学方法具备良好的教学和沟通能力发展前景 𐟌Ÿ 随着企业对数据驱动决策的重视程度不断提高，大数据与会计专业人才的需求将持续增长。特别是在财务分析与管理、审计与风险控制、数据分析与决策支持等领域，需求尤为迫切。结语大数据与会计的结合，不仅拓宽了就业方向，还提升了职业发展的空间。无论你是刚步入职场的新人，还是希望转型的职场老手，这个领域都为你提供了无限的可能。赶快行动起来，抓住这个时代的机遇吧！𐟚€ 记住，未来的财务世界，数据为王。掌握大数据技术，你将站在职业发展的制高点。𐟌Ÿ

2024华为杯研赛难度解析及选题建议 𐟓š 选题建议： 𐟔 A题：机理分析与优化，难度较往年有所降低，适合物理基础扎实的同学。前两问答案会有范围。需要建立机理模型后结合优化模型和启发式算法求解。 𐟓𖠂题（华为题）：无线局域网建模及预测。需要对WLAN的架构和机制有一定了解，结合数据进行预测，预计会用到机器/深度学习算法。 𐟓Š C题：综合类题目，涉及数据优化预测。包括数据挖掘分类、优化、预测等内容，适合对数模各类问题均有了解的同学。 𐟓ˆ D题：经典数据挖掘题目，但数据量非常大。涉及数据描述、数据分析和数据预测等，难度不大，但需要很强的数据处理能力。 𐟎堅题：视频图像处理与优化决策类题目。视频主要用于提取数据，重点在于提取数据后的决策和优化模型。 𐟌 F题：强物理学背景题目，激励仿真类。背景相对复杂，适合对相关专业有所了解的同学，同时擅长建模仿真和机理建模，前三问答案会有标准范围。 𐟓Š 难度排序：F >= B > A > D >= E > C

大模型微调：6个样本构造技巧在大模型微调中，样本构造是一个至关重要的环节。通过巧妙地设计样本，我们可以显著提升模型的性能和泛化能力。以下是一些在大模型微调中常用的样本构造技巧： 𐟔 数据增强：通过随机裁剪、翻转、旋转、缩放等技术，可以扩充训练集的大小，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。 𐟏𗯸 伪标签：对于无标签数据，可以利用模型的预测结果生成伪标签，将其作为有标签数据进行训练，从而有效利用未标注数据提升性能。 𐟤 集成学习：通过训练多个模型并对它们的预测结果进行投票或平均，可以提升模型的泛化性能。 𐟧頥﹦Š—样本：通过对输入样本进行微小扰动，生成对抗样本，可以提高模型的泛化性能，使其在面对干扰时仍能保持准确性。 𐟓Š 无偏采样：在样本不平衡的情况下，可以使用无偏采样方法，如过采样、欠采样或者两者结合，使得训练集中的样本更加均衡，提高模型对不同类别的学习能力。 𐟏† 强化学习：结合强化学习的思想，通过定义奖励函数，引导模型在训练过程中更好地探索与决策。这种方法在特定任务中可以有效地提升模型的性能。以上就是大模型微调样本构造的常用技巧。希望这些方法能帮助你提升模型的性能！

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