本人最近在准备美赛，为方便复习，将网上各种模型的优质文章整合在此，文章中涉及的代码大多为python。本文只整理了常用模型，对细碎知识点和不常见模型没有整理。
描述性统计
相关性分析
Pearson相关系数、Spearman秩相关系数、无序变量相关检验
方差分析（单-多-协）
描述性统计
正态性检验
统计模型分析
非参数检验
卡方检验 、KS检验 、肯德尔检验、游程检验、秩和检验等等
参数检验
ADF检验
时间序列
决策树
支持向量机
K-NN
贝叶斯分类
神经网络
元胞自动机
集成学习
数据清洗
无效特征处理、缺失值处理、数据标签转化、数据标准化与归一化、异常值处理
样本均衡
特征筛选
熵权法
熵权法可对TOPSIS法进行修正
层次分析法
数据包络分析
模糊综合评价
优劣解距离法
秩和比法
灰色关联分析
耦合协调度
Original: https://blog.csdn.net/qq_28262453/article/details/122689812
Author: 迷糊小肥虾
Title: 数学模型及代码整理
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