Jupyter Notebook 是一个开放源代码的 Web 应用程序，它允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。

数学建模就是用数学语言和方法来描述、理解和解决现实世界中的问题的过程，建立基本的数学模型，来做一些分析和预测的工作。明确问题：首先要清楚地定义要解决的问题是什么。收集数据：找到与问题相关的数据，比如过去的销售记录、市场调研结果等。建立模型：用数学公式或算法来描述这些数据之间的关系。求解模型：通过计算找出最优解或者预测结果。验证模型：将模型的预测结果与实际情况进行比较，看看是否准确。改进模型：根据验

又来按时更新帖子啦，现在学习一个更复杂(也就复杂一丢丢)的模型啦，多项式回归，还是一样，带大家了解多项式回归，如何建立模型，如何运用模型，如何使用这个模型来拟合自己的数据集，如何做出预测。代码解析超级详细，适合建模新手学习#

评价决策类题目常见的算法就是层次分析法，下面文章将带大家走进AHP，从了解认识到运用实战，为数学建模比赛加油，后续还会更新TOPSIS、灰色关联分析、遗传算法，边学习，边查资料，边分享经验，希望大家有所收获。

多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。解决这类问题的方法包括一对一（One-vs-One, OvO）和一对多（One-vs-All, OvA 或 One-vs-Rest, OvR）策略，前者通过构建多个分类器来比较每对类别，后者则是为每个类别构建一个分类器以区别该类别和其他所有类别。这些技术有助于从给定的训练数据集中学习分类模型，并在新的未知数据

Jupyter Notebook 是一个开放源代码的 Web 应用程序，它允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。