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文档简介

EMPOWERFORINDUSTRYGROWWITHPARTNERS云平台算法模型配置学习目标

能够认知工业界使用模型的两种类型能够了解算法的基本特征

能够认知常见的几种算法及其分类工业数据建模1.工业数据建模工业界使用的模型本质上有两种类型：一种是研发设计阶段的建模，目的是生产出与模型一致的物理产品。这时，一般是先有数字世界中的模型后有物理世界中的实体。另外一种是针对特定客观对象的建模，目的是让模型与客观对象吻合。这时，往往是先有物理世界中的对象，后有数字世界的模型。工业数据建模2.常见算法及分类确定性：算法中每个步骤都是明确的，对结果的预期也是确定的，例如在预测中的指数平滑算法中，同样的输入数据和平滑系数，得到的结果是确定的，并且无论算法运行多少次，得到的结果都是相同的。有穷性：算法必须是有限个步骤组成的过程，步骤的数量可能是几个，也可能是几百个，但是必须有确定的结束条件。在类似遗传算法中，迭代次数或者结果迭代的条件也都是确定的，这种特征保证了算法的效率，同时也是在运行成本和运算结果满意度之间的平衡方式，特别对于一些管理系统中的优化算法，是不可能得到最优解的，只能在可接受的运行效率下得到相对满意的解。可行性：算法中的每一个步骤都是可行的，只要有一个不可行，算法就是失败的，或者不能被称为算法。算法的基本特征工业数据建模2.常见算法及分类预测算法分类算法细分算法关联规则算法数据融合算法常见算法及分类小结

研发设计阶段的建模，目的是生产出与模型一致的物理产品。这时，一般是先有数字世界中的模型后有物理世界中的实体。针对特定客观对象的建模，目的是让模型与客观对象吻合。这时，往往是先有物理世界中的对象，后有数字世界的模型。算法的基本特征有：①确定性；②可行性；③有穷性。EMPOWERFORINDUSTRYGROWWITHPARTNERS感谢聆听网

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