论文分享

数学建模竞赛的论文怎么写？这个指南还挺实用的，尤其是你第一次参赛，不知道从哪下手的时候。里面讲得细，从摘要、关键词到参考文献和附录，每一块都有明确模板和，按着来基本不会出错。 厦门地区的联合研习活动中总结出来的经验，挺接地气的，不是那种照本宣科的写法。尤其模型那几块——假设、建立、求解、检验，都有重点，帮你避开常见坑。 要是你还在纠结参考文献怎么列，文章后面也贴心给了具体案例和格式，照着抄也方便。整体风格比较实用型，没有废话，适合比赛冲刺阶段拿来快速套模板用。 建议你搭配几个链接一起看，比如：参考文献写法、模型大全，这样效率更高。 如果你是指导老师，也可以把这篇当成学生的训练手册用。前期布置任

我分享了我一年多前的毕业论文《Matlab人工免疫算法的利用多方面原创》。涵盖了人工免疫算法的多个重要应用方面：负选择用于异常检测，克隆选择用于函数优化，以及免疫算法在车牌识别中的应用。感兴趣的朋友可以查看相关章节和程序。

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

使用数据挖掘技术，可高效获取论文资料相关数据。

请谨慎使用实验资源，共享请标明来源。

有这份关于 Oracle 9i 的 PDF，可以参考一下：

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

利用马尔科夫链蒙特卡罗采样方法，提出了一种统一的、实用的基于似然的随机波动模型分析框架。采用一种高效的方法，通过近似偏移混合模型一次性采样所有未观测到的波动率，然后进行重要性重加权。通过实际数据对该方法与几种替代方法进行比较。同时，开发了基于模拟的滤波、似然评估和模型失效诊断方法。研究了使用非嵌套似然比和贝叶斯因子进行模型选择的问题。这些方法用于比较随机波动模型和GARCH模型的拟合度，并详细说明了所有步骤。

这是一篇关于数据挖掘的全面论文，分为三个部分进行分享。本部分为第一部分，将深入探讨数据挖掘的概念、方法和应用。