数学建模中的模型和算法有什么区别?
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发布时间：2024-09-08 17:03
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时间：2024-10-15 09:19
二、逻辑回归：分类算法，模型形式为p（y=1|x） = 1 / （1 + exp（-（b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bpxp）））。目标是最大化似然函数，最小化逻辑损失函数。可以使用梯度下降法或牛顿法优化。
三、决策树：构建树状结构进行分类和回归，通过信息增益或信息增益比选择最优特征，使用预剪枝或后剪枝避免过拟合。
四、支持向量机：寻找最大间隔超平面进行分类，使用核函数映射高维空间。
五、聚类：无监督学习算法，将数据分为相似的组或类别，常用算法有K-Means、层次聚类和DBSCAN。
六、神经网络：多层结构算法，用于分类和回归，通过反向传播算法更新权重。
七、遗传算法：优化算法，模拟自然选择和遗传机制搜索全局最优解。
八、粒子群算法：基于群体智能优化算法，模拟粒子移动和信息交流搜索最优解。
九、蚁群算法：模拟蚂蚁行为的启发式算法，通过信息素搜索最优路径。
十、模拟退火算法：全局优化算法，通过概率接受劣解避免局部最优。
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