EDA算法

优化模型EDA应用广泛，以下列出5种包含数据包络分析（DEA）的优化算法： 基于DEA的权重向量优化算法 基于DEA的约束优化算法 基于DEA的层次分析优化算法 基于DEA的遗传算法优化算法 基于DEA的模拟退火算法优化算法

EDA（Estimation of Distribution Algorithm）是一种进化算法，它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑，以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化，如加权求和和Pareto前沿方法；概率模型建模，例如高斯和多项式模型；集成优化，与其他优化算法结合使用；以及评价算法的自适应性，根据问题特性调整算法性能。

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转EDA，探索数据背后的无限可能！

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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