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资料介绍

数据驱动建模方法

一、数据驱动建模概述

数据驱动建模是一种以数据为核心,通过统计分析、机器学习、深度学习等算法,从海量数据中自动挖掘输入变量与输出变量之间关系的建模方法。相较于传统机理建模,它无需提前掌握系统内部的物理、化学等运行规律,仅依靠对数据特征的提取与学习即可完成模型构建,在复杂系统建模领域展现出极强的适应性与优越性。

随着大数据技术与人工智能的快速发展,数据驱动建模已经广泛应用于工业生产、金融风控、医疗诊断、环境预测等多个领域,解决了诸多传统机理建模难以应对的复杂问题,成为当前建模领域的主流方法之一。


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