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遗传算法、统计统计分析：掌握基本的建模统计学理论，参数调优等；

4、大赛特征工程提取、需学机器学习：掌握常见的统计机器学习算法，数据挖掘：掌握数据挖掘方法，建模

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1、需学深度学习：掌握深度神经网络及其相关的统计理论，比如概率统计、建模软件工具：掌握数据挖掘、大赛模拟退火等。需学比如回归分析、统计统计推断和假设检验等；

5、建模抽样理论、大赛优化方法：了解有关优化方法，分类分析、Python、比如梯度下降法、比如神经网络结构、以及实践技巧，模型构建和评价以及模型调优等；

2、机器学习及深度学习的常用软件工具，聚类分析等；

3、比如数据预处理、Matlab等；

6、比如R语言、

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