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一、现实量与数学表达式 二、微分方程建模

一、明确问题 二、采集数据 三、分析数据

什么是数学模型？ 什么是数学建模？

机器学习：质量度量指标驱动的数据聚合与多维数据可视化

人工智能基础：概率逻辑系统是与集合代数同态的布尔代数

机器学习：支持向量数据描述的基因表达数据聚类方法

机器学习：基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

 矩估计(The Method of Moments)  极大似然估计（The Method of Maximum Likelihood）  估计量的评选标准  区间估计

一、一元数据处理方法 1、插值法 2、数据拟合 2.1 线性最小二乘拟合（多项式拟合）方法 2.2 回归分析方法 二、多元数据处理方法 1、二维插值 2、多元回归分析 3、聚类分析 4、主成分分析 三、如何写好建模竞赛论文