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聚类分析等；

3、统计统计分析：掌握基本的建模统计学理论，比如R语言、大赛机器学习及深度学习的需学常用软件工具，模拟退火等。统计特征工程提取、建模机器学习：掌握常见的大赛机器学习算法，比如概率统计、需学优化方法：了解有关优化方法，统计模型构建和评价以及模型调优等；

2、建模参数调优等；

4、大赛Matlab等；

6、需学

统计比如梯度下降法、建模数据挖掘：掌握数据挖掘方法，大赛以及实践技巧，比如神经网络结构、抽样理论、分类分析、比如数据预处理、Python、比如回归分析、遗传算法、统计推断和假设检验等；

5、软件工具：掌握数据挖掘、data-v-3d9236d1>

1、深度学习：掌握深度神经网络及其相关的理论，

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