2019年数学建模国赛c题

2019年数学建模国赛c题是一个基于梯度下降算法的人脸识别问题。具体来说，该题目要求选手设计一个算法来识别给定的一组人脸图像，并根据这些图像中的特征来进行分类。选手需要使用梯度下降算法优化分类器的参数，以达到最佳识别效果。

此外，该题目还要求选手对算法进行优化，以提高识别准确率和效率，并在给定的测试数据集上进行测试和评估。该题目涉及到的知识点包括梯度下降算法、机器学习、图像处理等。

相关问题

2019年数学建模国赛a题讲解

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2020年数学建模国赛C题Demo【准确率只有61%，仅供参考】](https://blog.csdn.net/qq_41686130/article/details/108551121)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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2020年数学建模国赛e题

e题的主题是关于大雾能见度的预测和变化趋势。队伍采用了Topsis 熵权法作为综合评价系统来建立数学模型。根据问题三得到的能见度随时间变化规律，他们的目标是预测大雾的变化趋势，以及何时会散去（达到指定的能见度，比如MOR=150m）。

这个队伍在论文中提到没有系统学过建模，所以他们主要使用了一些烂大街的方法，尤其是偏向机器学习的模型，这也是他们在论文中提到的缺点之一。此外，他们也没有查阅足够的文献资料，没有综合前人的结果。另外，他们在集成学习方面也比较仓促，没有分配分类器权重系数。最后，他们提到如果有足够的时间，他们还可以尝试使用信用迁移矩阵，并将题目中的时间考虑进去。

总的来说，这个队伍在2020年数学建模国赛的e题中使用了Topsis 熵权法来预测大雾的变化趋势和散去时间。尽管他们使用了一些常见且缺乏新意的方法，并且有一些改进的空间，但他们最终还是完成了一个可行的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【练习笔记(第一次)】2020年数学建模国赛C题：数据处理、源代码](https://blog.csdn.net/STL_CC/article/details/108591693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [2020年中国研究生数学建模竞赛E题](https://blog.csdn.net/Dujing2019/article/details/108640017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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