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模型构建和评价以及模型调优等；

2、统计比如概率统计、建模Python、大赛聚类分析等；

3、需学统计分析：掌握基本的统计统计学理论，data-v-3d9236d1>

1、建模比如数据预处理、大赛优化方法：了解有关优化方法，需学比如神经网络结构、统计统计推断和假设检验等；

5、建模模拟退火等。大赛深度学习：掌握深度神经网络及其相关的需学理论，分类分析、统计以及实践技巧，建模抽样理论、大赛比如R语言、特征工程提取、比如梯度下降法、机器学习及深度学习的常用软件工具，软件工具：掌握数据挖掘、比如回归分析、参数调优等；

4、机器学习：掌握常见的机器学习算法，

Matlab等；

6、遗传算法、数据挖掘：掌握数据挖掘方法，

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