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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
数学建模大作业中涉及到的知识点总结, p& D. O5 T2 c& c4 }5 [
数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
0 l9 w; S# j/ s: R* v' C1 D
" y# Z4 t1 ?5 A) J/ r3 n(1)写作缘由4 u/ w6 a! \1 E5 Z$ P
(2)统计描述:
3 |7 i; m. v: l. N4 B( q7 X. G追加用excel 做频率统计
) Z, P" B7 e& x: J/ F(3)相关分析(点二列相关 )
3 P) @3 G: c# r(4)回归分析
% `. O" |4 \; {+ w: n* W4 l M+ N% Y(5)特征选择和数据预处理
! S; N! u( [* t3 X h- m0 P(6)缺失值的填充# e8 c" G) o5 ` q6 k0 H; m" b G& C
(7)文档编辑的一些技巧& D+ S% Q9 U8 N7 i: s! S, N
(8)团队合作的一些心得
- @; Y8 Y& E* P+ ](1)写作缘由8 a; E+ A q' d0 P% r2 X
4 r' s- Q# n6 X2 @9 m3 Q* X在数学模型与优化的大作业中,遇到要对数据集进行统计描述、相关分析、回归分析、特征选择思路、数据预处理,因此就稍微研究了下& z$ f4 ]3 a2 O5 `( Z5 y; {) q' D
0 ?( U' O% E; F$ M9 k* D(2)统计描述:
, n r' x; C9 m! e& t i7 D; U% p- L: v0 z9 n; G
① 频率统计 ) Y2 e7 M! U F& X/ G, A5 Z( L
② 中位数 ' H2 N# M% y/ D; z6 h
③ 众数
" D2 A7 }; r0 l8 T' k1 l④ 平均数 ' J2 H9 L- q+ S' k
⑤ 方差
# N/ }. v) T; `. t5 b- v( `⑥ 标准差
+ i, q" P( ]/ Y用spss软件,可以很方便快捷,具体的spss可以随意参考一本spss的书籍即可 5 [/ F0 F2 j) ~! d5 n8 `* q
6 D% m7 s; ]' l' a. z7 A. T% ~2 \- X$ S# h, P; C. D
追加用excel 做频率统计0 [( G8 C; g, A4 i9 A7 ]
* n* @: ~, G+ O. x7 J- n9 u
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html l5 A& q9 l. \8 F# n/ T# I
* E8 y; ]5 x* N/ F6 ~! X3 `(3)相关分析(点二列相关 )- g% L2 {; j* m) S! l
![]()
^0 L2 v. X& ]% |
7 }9 M: Q% ^' W & d% N0 U; S' F2 e! k
9 H* U8 d' D4 p( j9 D
9 n( f2 s" T5 E- s
(4)回归分析0 q* i; [8 q% E
8 c4 W5 P$ a& j5 \& k2 w& L0 k5 v
Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用于预测。
1 O% X% M7 ]) _* t
9 e7 S$ m$ |1 [因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元logistic回归。* P$ V; D+ I9 q* A" B5 I
+ ~" D6 v" r2 F8 R# ]2 ?回归分析一般有这几个操作: ) k( v" v9 V/ o
① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
; {0 |( ^, [1 e( N& G- Z![]()
1 w, ]' S5 `) q
* y1 {+ U; W" a2 F % |) L. r+ q" C5 c9 g. L
② 模型拟合度检验
3 b, l6 W: {! l " c. t6 h, K: Y
![]()
9 ^5 f# q( Y9 v: z; w
6 T1 f- V. f; Z4 d% _③ 预测的模型参数
; M& s& C' X/ R! C + L- L& b( F( ?: r! W% ?
④ 预测结果,准确率8 Y) {& ^2 L- a! G
7 U; i {1 ?. M0 n7 j/ P7 Z
" O+ O, `% R3 p' f0 A3 }
9 N7 [! }" k9 e5 ?" b( d
, w7 [9 X- [1 C7 k
(5)特征选择和数据预处理
& K/ Y" g6 D0 ~
) C) K- f' K. h" q# v特征选择,主要是gzh的想法 ' i# J( r- J ~$ u0 x
特征筛选的思路: 8 W7 a( N* m* H; m5 p" Z
分类变量用1 2 3 4 离散值 ! R1 e: Q7 |: U4 f4 z; |1 T
对于搜索记录的变量1:用 含敏感词/搜索记录的比 作为值 连续值
- ^( N8 }3 a2 M) {! Y对于搜索记录的变量2:用 含敏感类/搜索记录的比 作为值 连续值
' P' r4 j! i1 R" [' M2 Z5 Q) L& f+ p! o2 S6 M6 ^
注意了: ( [7 A- U/ Y/ m4 }8 U
筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
, ^) Q5 ^5 E% a, I4 Q0 x' r; _3 l4 |+ p! M
(6)缺失值的填充5 ~- O. }- A/ {( L q; c& f G
$ T- w5 G: j( y4 I1 \1 u1 X
s7 G9 R; s, ~" X9 Q3 _
$ [5 z3 v4 v- X/ b2 l6 j1 \(7)文档编辑的一些技巧2 s3 O% I% a! t: v, d3 f9 m! a
& i" |3 h) S4 C, B' e1 Ghttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
: U" F! O3 f0 `8 [% Q9 G- M$ n7 H- F0 g4 @. p# b5 i
(8)团队合作的一些心得. {/ H" w/ ]6 r# U2 K( L) P" _4 S
5 Z) L8 G {6 }: |% U7 p5 f) ?- n/ @
1.软件解决不了的,就用程序,最厉害的是,能用程序解决的问题都不是问题
9 c' n3 {; t9 |" R4 X) H* v2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
! H( Q, H: U0 x* j% U6 r$ {# N3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
w6 T) K; M1 F$ I9 I5 ]- f4.想做的总是能实现 搜不到的 试着试着就出来了 再难的软件都可以被破解 再难的功能都能被解锁 再难的操作都能**近
3 D# r: U- Z0 c, s9 `" V5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 * p; i# G$ l- t& {
6.不会停滞 不会闲置 每天都能前进 没思路的时候,基本的数据处理也是相当有意义的 _( Y1 ?. v# A! c1 c
7.同步 思路和进度 已经当前要做的事 和要解决的事 能保持同一水平线
1 M: K2 e* [0 H9 i--------------------- % k& d3 M$ W, I6 d9 B6 D1 a
作者:-英击长空- , E# `! [0 U6 r: ?- G/ b& C
来源:CSDN
3 U4 t( ^" y, W0 D9 ?/ r: K- e原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673 0 x8 U$ G: } O. Z5 H9 F+ H: V
4 Q6 l7 H* J* Y1 N1 W2 {: [& x; V. Z. x( V8 ?' K% A
+ F; I1 m2 @" C/ u; }0 d
$ p. w3 z w& k/ e! @ h9 ~, @; N$ }
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