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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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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 v! d& W9 z5 q
数学建模大作业中涉及到的知识点总结:, i/ Q) s/ s* `1 U6 z
n8 y" N" a4 v+ j
(1)写作缘由/ k5 l4 Q+ O, w z. J1 |& S
(2)统计描述:% K- M) _! s$ P# `1 r( V
追加用excel 做频率统计
& V* u3 z; f( p. ~3 ](3)相关分析(点二列相关 )
" \- w$ A0 ?2 X. l) c) d' a(4)回归分析
/ c4 F4 z: Y; }(5)特征选择和数据预处理
r' [& n& P! i* v& `% |0 w(6)缺失值的填充& V& p: i8 d& o/ A$ u
(7)文档编辑的一些技巧
' M6 z2 {8 b5 i(8)团队合作的一些心得
4 f- Z: ~) N; e- i0 y# X3 q# `; m6 i* R(1)写作缘由$ b" f" S D4 I/ x' X7 ^6 s* P6 J9 ]
1 b( u0 V* {9 d4 S, [9 \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! e+ v, o. _1 I. D) f3 p' S
! J0 l; r" x" M; U" \
(2)统计描述:0 C- a& w- K0 q% D) O" o' L' U
1 l, N1 F, w" S" Z* l* M: H
① 频率统计
! @# F7 g, ~- L: y8 T② 中位数
# J+ _3 P8 i0 V) ~③ 众数
4 _3 E4 q9 y6 E7 G9 u4 @5 ]$ B% }# Y④ 平均数 ; b7 f* ?3 [4 N3 t9 J+ e
⑤ 方差 B( l& u% d. @- D$ c
⑥ 标准差
7 B9 W c1 g' s4 w/ y" P R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
& B: T8 A- L* Q( _3 X* k
* v: |* `; B- i/ j: u4 r9 O% F' I Q _6 T
追加用excel 做频率统计, d2 r- k) |! R$ q G0 v
/ I H( h- z9 s6 \* b9 l! e
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html; }$ d2 S' J0 O, A3 H: F7 P
" J# ], ~% ]) g9 A$ A" L
(3)相关分析(点二列相关 )6 L) F( b, i4 ~' D
![]()
% d) s n' N6 `: R1 ?# [7 W; ]) t. e( k" V
![]()
7 J$ y/ ~& d# ?, O) S2 b
) J7 Q( r5 p1 y P7 ]% s* Q
: |8 ^; R+ O, C0 d(4)回归分析
[7 _6 }8 v) X' g/ h
, N* i/ ~% {2 c# n# ULogistic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。3 \/ y# \) E, s+ c7 ~
5 `4 D) h8 c7 J/ [8 [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。
4 p2 d( n7 [' N, g( B! s. C+ n! h/ r# q, p
回归分析一般有这几个操作:
# L" f8 Q' H3 K4 I$ y+ C3 ` x① 设置筛选条件,刷选数据集 valid + y# x8 _. C8 ^6 }1 o# o" `
![]()
- b5 _ @0 ?5 B- @* v
& z0 p$ l+ V v4 i* L![]()
9 M( p' m2 f) s3 Z/ f② 模型拟合度检验 / N2 f+ a% r9 @6 j( Q
![]()
. b6 X, k: V3 c+ N 0 G+ e0 W8 G8 X* p# k: M! C
. _% h( W! L5 d7 B4 W! o
③ 预测的模型参数
) C6 }$ U% Y' b! e+ G8 [8 X8 t$ G " n/ `% V$ z0 |$ y8 u" y
④ 预测结果,准确率
9 d$ A9 B, K" Z5 d N" X6 u* Q; T- w 0 h" C3 D5 o* C: M1 t
![]()
' t+ L9 q7 |. r% ]
0 W i/ f! T% p7 e+ W3 e$ \+ Q# F
+ x9 i( s2 [( {8 r- d" U(5)特征选择和数据预处理3 @1 P; }/ f, `
) W/ j7 P+ K" L6 i4 c) w& k* f* ~特征选择,主要是gzh的想法 0 O2 X: K: }& ^
特征筛选的思路: 3 n! b, W# G( a% J, w
分类变量用1 2 3 4 离散值
; F& |$ i9 j0 Q; O$ u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 ; n+ u$ m1 G/ z& r% e
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
. U6 \7 x2 ^/ g5 {3 ^5 F# w: q5 _) _4 G# n; _+ d4 V8 _
注意了: # F) n; T/ [& N" x) s' z0 F% W( n
筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
- q& K; S- A% C+ ?9 e4 o" x1 z V; W2 I
(6)缺失值的填充
2 @. O# T3 H8 m4 a% E% |) ^$ u3 p" ?: A( B1 d/ x
![]()
" r6 h b$ v3 W$ b; ^& I) ~* Q2 U3 D/ ~7 f
(7)文档编辑的一些技巧
; m0 k( E; n/ [ S: ?2 n; w1 ] N i/ |/ O9 i! |
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841
4 _; A3 {" @& B5 |% G7 Q- |% e, i- O% u( k
(8)团队合作的一些心得
: N) d! P! l) x$ W; w
! K$ n' |6 Z! p: @/ ?- X1.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
% X3 C' N. W0 r: G2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 ' j5 }4 b" R: n1 r$ K
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 * |6 C$ z0 s% g1 q, _) |
4.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
5 {& z, d) L6 C! i$ e( T5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 2 e& q6 N1 s' w3 g! v8 n
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 & Y/ J1 |6 {. l7 E! o
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! \8 w5 K m) T$ f3 k5 p: r/ D' l
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; U5 u! c; m" B2 i$ N5 b作者:-英击长空-
6 a+ v" }- Q3 b' s0 T; f2 z来源:CSDN
* h* f. r8 t7 }, G& L$ q* r1 h( S原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
' P7 E6 b, @- N+ y( F$ r7 E6 D7 W2 E9 z9 T" M
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0 m! U' L, G9 l
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