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判别分析（Discriminant Analysis）是一种统计方法，用于在已知分类的样本中构建分类器，并根据特征变量对未知类别的样本进行分类。常见的判别分析方法包括线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis, QDA）。我们将生成一个包含两个类别（Class 1 和 Class 2）的数据集，每个类别各有50个样本。每个样本包含两个特征（Feature 1 和 Feature 2）。

ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是一种常用的时间序列预测方法。ARIMA模型通过对时间序列数据的差分化处理，使非平稳时间序列数据变得平稳，进而利用自回归（AR）和滑动平均（MA）模型对其进行建模和预测。ARIMA模型可以表示为ARIMA(p, d, q)，其中：p：自回归项的阶数，表示预测值与过去值之间的关系。d：差分次数，使序列平稳所需的差分次数。

与SVM用于分类不同，SVR的目标是找到一个函数，这个函数在所有训练样本的误差都不超过一个预定阈值的同时，尽可能平坦。回归树是决策树用于回归问题的一种形式。对于一个新的数据点，KNN回归会在训练集中找到与其最接近的K个邻居，然后通过这些邻居的目标值来计算新点的预测值，通常是取平均或加权平均。：它是由多棵回归树组成的，每棵树独立地对样本进行预测，最终的预测结果是所有树预测结果的平均。这些集成模型通过组合多个简单模型的预测能力，通常能够达到比单一模型更好的预测效果，尤其是在处理复杂的非线性关系时。

一个基本的神经网络包括输入层、隐藏层（一个或多个）、和输出层。神经网络是一种由节点（或称为“神经元”）和边组成的网络结构，用于模拟人脑分析和处理信息的方式。在回归问题中，神经网络旨在预测一个连续值的输出，基于给定的一组输入特征。在训练过程中，神经网络使用一种称为反向传播的算法，通过迭代地调整权重，以最小化预测值和实际值之间的差异（例如，使用均方误差作为损失函数）。假设使用波士顿房价数据集，其中包含波士顿地区房屋价格的中位数，以及与房价相关的各种特征（如犯罪率、房间数等）。

MATLAB岭回归和Lasso回归

与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。这样可以直观地展示价格与销量之间的非线性关系及其趋势。我们想要建立一个多项式回归模型，来预测不同价格下的销量。函数可以找到一个多项式的系数，使得该多项式最好地拟合一组数据。多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量。函数基于原始数据拟合了一个二次多项式模型，然后利用。函数，可以使用这些系数来计算或预测因变量的值。在MATLAB中，可以使用。函数来拟合多项式回归模型。是多项式的最高次数，

MATLAB线性回归

是数学优化中的一类问题。与单目标规划不同，多目标规划有多个目标函数需要优化，这些目标函数通常是相互矛盾的。多目标规划的目标是通过找到一组解，使得各个目标函数在约束条件下都能取得最优值。

若某非线性规划的目标函数为自变量x的二次函数，且约束条件全是线性的，则称这种规划模型为二次规划。

是一种数学规划方法，用于解决含有非线性目标函数和/或非线性约束条件的优化问题。它是线性规划的一种扩展形式，更加广泛适用于复杂实际问题。非线性规划的目标是最小化（或最大化）一个非线性目标函数，同时满足一组非线性约束条件。这些非线性函数可以是任意形式的，例如多项式、指数函数、对数函数等。非线性规划的决策变量可以是连续的或离散的，具体取决于问题的性质。与线性规划相比，非线性规划更具挑战性，因为非线性函数的存在使得问题的求解变得更加困难。非线性优化问题往往没有显式解，需要使用迭代算法逐步优化。

matlab整数规划

CRITIC方法是一种客观权重赋权法，其基本思路是确定指标的客观权数以两个基本概念为基础。一是对比强度，它表示同一指标各个评价方案取值差距的大小，以标准差的形式来表现。二是评价指标之间的冲突性，指标之间的冲突性是以指标之间的相关性为基础，如两个指标之间具有较强的正相关，说明两个指标冲突性较低。CRITIC方法的主要原理是通过对比强度和指标之间的冲突性来确定指标的客观权数，从而实现对评价方案的客观权重赋值。该方法适用于判断数据稳定性，并且适合分析指标或因素之间有着一定的关联的数据。

变异系数法：一种强大的数据离散度度量工具

数据包络分析——带非期望产出的SBM模型

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