數學方法
問題特徵
幾何模型
球面積分，曲面積分，分形理論（常用）
圖論模型
優化類，規劃類（最短路徑、最短時間），決策類問題
微分方程模型
**人口增長，傳熱導熱問題
概率問題
彩票最優控制模型
藥物療效
規劃論模型
投資問題
馬氏鏈模型
概率模型（前後不關聯）
演算法名稱
求解目標
蒙特卡羅演算法
隨機模擬演算法，通過計算機**解決問題，同時可以檢驗演算法的正確性
資料擬合、引數估計、插值等資料處理方法
補全資料，更改錯誤資料
線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題
最優化問題
圖論演算法
最短路，網路流，二分圖等演算法，著色問題
動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法
模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
n/p問題
網格演算法和窮舉法
暴力解決問題
一些連續離散化方法
離散化後進行差分代替微分，求和代替積分
數值分析演算法
找出資料間的內在聯絡
影象處理演算法
1、灰色**（必掌握）
有更好的不用這個，滿足兩個條件用：2、微分方程**（高大上，備用）① 資料樣本點少，6-15個② 資料呈現指數或曲線的形式
① 不好列方程 ② 不好解方程3、回歸分析**（必掌握）用到時查詢歷史文獻，通過改變引數引用（無法找到原始資料之間的關係，但可以找到原始資料的速度關係，可以回推）
求乙個因變數與若干自變數的關係，樣本點的個數有要求：4、馬爾可夫**（備用）① 自變數之間協方差比較小，最好趨於零，自變數間的相關性小
② 樣本點的個數 n>3k+1, k 為自變數的個數
③ 因變數要符合正態分佈
乙個序列之間沒有資訊的傳遞，前後沒聯絡，資料與資料之間的隨機性強，相互不影響；如果今天與後天沒有直接關係，**後天的溫度高低的概率，只能得到概率5、時間序列**（必掌握）
與馬爾可夫鏈**互補，至少有 2 個點需要資訊的傳遞，arma 模型，週期性強，季節模型（有時需要修正誤差，才能應用）6、小波分析**（高大上）
資料無規律，海量資料，將波進行分離，分離出週期資料，規律性強；可以做時間序列做不出的資料。應用範圍廣（金融領域）7、神經網路**（備用）
建議作為檢驗方法8、混沌**序列（難）
1、模糊綜合評價
評價乙個物件優良中差，不能排序2、主成分分析（必掌握）
評價多個物件的水平並排序，指標間關聯性強3、層次分析法（ahp）
作決策，比如：去**旅遊，通過指標，綜合考慮做決策4、資料報絡（dea）分析法
優化問題，對各省發展狀況作評判（投入與產出比判斷）5、秩和比綜合評價法
評價各個物件並排序，指標間關聯性不強6、優劣解距離法（topsis法）
7、投影尋蹤綜合評價法
糅合多種演算法，比如遺傳演算法，最優化理論等8、方差分析、協方差分析等
方差分析：看幾類資料之間有無差異1、距離聚類（系統聚類）協方差分析：有幾個因素，只考慮乙個因素的影響，忽略其他因素，但注意初始資料的量綱及初始情況
常用2、關聯性聚類
q型***樣本***，r型**指標聚類常用3、層次聚類
4、密度聚類
5、貝葉斯判別
統計判別方法，樣本有兩種，比如患病和不患病6、費舍爾判別
訓練的樣本比較多7、模糊識別
分好類的資料1、灰色關聯分析方法
樣本點的個數比較少2、sperman或kendall等級相關分析
3、person相關性分析
樣本點的個數比較多4、copula相關
比較難，金融數學，概率密度5、典型相關分析
例如 因變數組y1234，自變數組x1234，各變數組相關性比較強，問哪乙個因變數與哪乙個自變數關係緊密6、標準化回歸分析
若干自變數，乙個因變數，問哪乙個自變數與因變數關係緊密7、生存分析（事件史分析）難
資料裡面有缺失的資料，哪些因素對因變數有影響8、格蘭傑因果檢驗
計量經濟學，去年的x對今年的y有沒有影響1、線性規劃、整數規劃、0-1規劃
有約束，確定的目標2、非線性規劃與智慧型優化演算法
3、多目標規劃和目標規劃
柔性約束，目標含糊4、動態規劃
5、網格優化
多因素交錯複雜6、排隊論與計算機**
7、模糊規劃
範圍約束8、灰色規劃
難
同 乙個頁面，不同請求路徑，如何根據實際場景寫JS
場景 使用同乙個 添 成員 的頁面來操作 建群頁面 建群成功後，返回檢視群成員頁面。在建群過程中直接添 成員並返回乙個群名稱的引數。添 成員頁面 在巳有群內添 成員，新增成功後，返回檢視群成員頁面。分析 使用同乙個頁面，調兩種不同介面，從介面中可以看到，乙個包含,另乙個沒有 建群的介面為 chat ...
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如何選擇乙個合適的創業公司加入？
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