统计建模大赛需要学什么
1、数据挖掘:掌握数据挖掘方法,比如数据预处理、特征工程提取、模型构建和评价以及模型调优等;
2、机器学习:掌握常见的机器学习算法,比如回归分析、分类分析、聚类分析等;
3、深度学习:掌握深度神经网络及其相关的理论,以及实践技巧,比如神经网络结构、参数调优等;
4、统计分析:掌握基本的统计学理论,比如概率统计、抽样理论、统计推断和假设检验等;
5、软件工具:掌握数据挖掘、机器学习及深度学习的常用软件工具,比如R语言、Python、Matlab等;
6、优化方法:了解有关优化方法,比如梯度下降法、遗传算法、模拟退火等。