1. 监督学习算法
回归类：线性回归、支持向量回归(SVR)
分类类：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)
典型应用：信贷风险评估、企业违约预测等经济金融问题
2. 无监督学习算法
聚类分析：K-means、层次聚类
降维方法：PCA、独立成分分析(ICA)
适用场景：客户分群、异常检测等无标签数据问题
3. 集成学习方法
Bagging：随机森林
Boosting：XGBoost、LightGBM
特点：能有效提升模型鲁棒性，适合高维数据
4. 学习算法
基础网络：全连接神经网络
专用网络：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)
适用领域：图像识别、时间序列预测等复杂模式识别
5. 特色建模方法
混合算法：结合传统建模与机器学习，如量子遗传算法改进的神经网络
自动调参技术：网格搜索、贝叶斯优化
特征工程：MRMR特征选择等方法
实施流程通常包括：数据预处理→特征工程→模型构建→验证优化。MATLAB和Python是主要实现工具，其中MATLAB提供完整的神经网络工具箱和可视化支持，而Python生态更丰富适合复杂项目。
经典案例参考：
国赛C题信贷策略：采用SVM分类结合随机森林进行企业信用评分
五一赛时间区间识别：基于4特征+机器学习的时间序列建模
信号处理：独立成分分析在混合信号分离中的应用
推荐学习资源：
入门：《数学建模算法与应用》中的机器学习章节
实战：B站"白板推导系列"手推数学原理
- 案例：历年国赛优秀论文中的算法实现
