大学成长道路上的探索经历与点滴思考，与君共勉，共筑成长。

0.问题的背景1.协同过滤算法2.基于问题的分析3.自身的经验浅谈4.今天的博客内容概览5.数据透视表6.皮尔逊相关系数全方位解读

1.总体的皮尔逊相关系数2.样本的皮尔逊相关系数3.对于皮尔逊相关系数的认识4.描述性统计以及corr函数​编辑5.数据导入实际操作6.引入假设性检验6.1简单认识6.2具体步骤7.p值判断法8.检验正态分布8.1jb检验8.2威尔克检验：针对于p值进行检验9.两个求解方法的总结

1.假设检验的过程1.1问题的提出1.2证据的引入1.4做出结论2.案例二：汽车引擎排放2.1进行假设2.2假设检验的类型2.3抽样分布的类型2.4单尾（双尾）检验2.5t检验3.案例三：特鲁普效应3.1统计显著和效果显著3.2心理学现象3.3进行假设检验4.案例四：AB测试4.2进行假设4.3计算样本概率的平均值4.4和显著水平进行比较5.我的总结

1.前景介绍2.题目描述3.核心思路4.思路分析5.代码分析5.1准备工作5.2设置循环5.3终止循环5.4绘制图形5.5完整代码

数学建模学习总结感受心得---优化问题和包汤圆问题的理解感悟

1.电子管问题重述2.电子管问题分析3.电子管问题求解4.刀片问题重述5.刀片问题分析6.刀片问题求解

神经网络--数学建模---数据处理

从赛题切入谈如何学习数学建模

1.插值法的概念2.拉格朗日插值&牛顿插值3.埃尔米特插值4.三次样条插值5.使用上面的方法解决短期预测问题6.插值和拟合的区别7.一个拟合的案例介绍8.matlab求解最小二乘9.如何评价拟合的好坏

1.问题说明2.问题分析3.代码分析

1.问题概述2.单个样本t检验2.1问题分析2.2matlab代码2.3结果分析3.配对样本t检验3.1问题分析3.2代码求解3.3结果分析4.独立样本t检验4.1问题分析4.2代码求解4.3结果分析4.3结果分析

1.递归实例说明2.迭代实例说明3.迭代思想在碎纸片拼接赛题的运用

1.内容来源的声明2.第一问需要我们做什么3.随机森林算法3.1算法概览3.2算法解释3.3模型原理4.决策树4.1名字缘由4.2基本流程4.3实际例子5.我的心得

1.基本概念（1）研究案例（2）模型框架（3）阐述说明（4）注意事项2.模型的建立和求解（1）数量级的统一（2）归一化处理（3）设置相应的权重（4）科学设置权重（5）发现问题矛盾（6）一致性检验（7）求解得到新的权重3.matlab代码求解

单源最短路径的建模过程1.引言和声明2.单源最短路径3.建立模型4.代码求解

1.构造数据2.缺失值的处理3.异常值的处理4.导入数据的注意事项5.插值拟合工具箱使用

1.线性规划问题举隅（1）问题介绍（2）问题分析（3）灵敏度分析（4）方法缺陷（5）可行域&凸集2.lingo的简单认识（1）默认设置（2）运行按键（3）运行窗口（4）总结提炼（5）激活全局求解器3.灵敏度分析（1）案例分析（2）注意事项4.二次规划（1）问题介绍（2）程序部分（3）相关说明

1.问题概述1.1问题介绍1.2优化目标2.问题的分析与思考2.1已知条件的说明2.2正确的理解准备费2.3三个举例3.模型的假设4.模型的建立与求解4.1模型的建立4.2模型的求解5.灵敏度分析6.模型推广

线性规划的两种约束条件类型，和实际应用求解

数学建模比赛感受总结

非线性规划模型以及matlab代码保姆式解析

数学建模

图论的基本概念&&最短路径问题

1.相关概念（1）什么是树（2）生成树和最小生成树：2.适用赛题（1）赛题分类（2）不同之处3.两种算法（1）prim算法（2）Kruskal算法4.典型赛题（1）架设通信线路（2）Matlab代码分析（3）运行结果（4）代码分享

多目标规划问题

1.引言2.生物学基础2.1适应度2.2染色体，基因3.算法介绍3.1算法流程3.2编码和解码3.3轮盘赌选择3.4交叉和变异3.5初始参数的设置4.实际应用-matlab4.1观察图像4.2初始参数说明4.3init初始化4.4二进制转换为十进制4.5选择,交叉过程4.6情况说明4.7代码

2.TOPSIS算法2.1算法概述2.2基本概念2.3算法核心思想2.4拓展思考3.适用赛题3.1适用赛题说明3.2适用赛题举例4.赛题分析4.1指标的分类4.2数据预处理4.2.1区间型属性的变换4.2.2向量规范化4.3数据加权处理4.4求解的相关数据含义4.5求解过程的再次复盘5.代码求解5.1数据导入5.2区间型数据变换5.3向量规范化5.4加权处理后求得结果5.5完整代码

蒙特卡罗法介绍和MATLAB代码保姆式解析

线性规划