§1 数据表的基础知识 §2 一元线性回归 §3 多元线性回归 §4 Matlab 中的回归分析 §5 非线性回归和逐步回归

数据结构与算法实习简介、C/C++基本程序技巧、界面排错和测试、问题空间和典型的算法思路、基本数学建模

2.1 Nastran 输入文件结构 2.2 Nastran 数据卡片格式 2.3 有限元分析 2.4 Nastran 常用单元 2.5 耦合质量与集中质量

一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验

1 牙膏的销售量 2 软件开发人员的薪金 3 酶促反应 4 投资额与国民生产总值和物价指数

7.1数据库系统设计概述 7.1.1数据库系统设计的基本概念 7.1.2数据库系统的设计过程与开发方法 7.1.3数据库系统设计的特征 7.2需求分析 7.2.1事件与系统需求 7.2.2事物与系统需求 7.3数据库需求建模 7.3.1数据流图 7.3.2数据字典 74系统需求说明 7.4.1系统需求规格说明书 7.4.2数据要求说明书

一.模型检验的必要性 （1）借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系； （2）用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题：如何评价此建模方法？

一.基于数据分析的建模方法 在建立数学模型的过程中,经常需要建立变量之间的关系.由于对研究对象的内部机理不甚了解,不能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到

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

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量