数学建模中常用的规划问题详细算法，附有ppt和源代码，绝对实用。。。。。

数学建模竞赛中应当掌握的十类算法： 1.蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过 模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据 的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB作为工具。 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很 多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件求

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同