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数学建模需要怎样的编程水平?

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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

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    1#
    发表于 2020-5-20 15:56 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

    . W$ a( e# N5 x数学建模需要怎样的编程水平?7 f' l. b: u; B) W1 U5 U% z, i6 J
    作者:胖咸鱼y
    8 c' X! p$ ^, u. n# o' r链接:https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/184485396
    ( q4 X! s6 H" d3 x2 Y# t1 R来源:知乎  r. |( P: D/ f% i7 [$ y* G
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。4 P) X; i# p, `, {# e: x: a5 a
    : T( Z6 c' a) F3 w2 \1 q
    这应该是最后一次更新。7 X) Y, L. r$ L
    首先控诉一下这个多灾的暑假,一年不生一次病的我,从八月初就开始重感冒,重感冒刚好不知道吃错了哪家无良的外卖,急性肠胃炎住院(中间拖了两天,住院的时候还蛮严重的)打吊瓶吃药吃咸菜。稍微好一点就骗家长说自己完全好了就返校了。回到学校的第一天晚上就又重感冒了(.....)应该是之前的细菌还在等我回来:)喝着热水吃着药吸着鼻涕打着喷嚏...都这副惨状了,电脑忽然间罢工了,把老伙计送到专卖店去修,没说什么毛病,只说要寄到石家庄去修。:)到今天还没修回来,后天就是国赛前的模拟了,凌乱状....( ]6 L# M# h" B
    回归正题。: p- Y* P) q/ ?! L: q
    python入门的教程在网上随便一搜就能搜到很多,当初我是跟着小甲鱼学习的
    % S8 ?9 q6 C1 \[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩1 R+ A$ P) h' ^
    对于新手蛮不错的教程,开倍速秘制带感(网易云课堂上也有课程,就可以在移动端开倍速)* v0 _4 ]  r3 Y

    2 k: S( G* m9 s& P' i6 G这里着重安利一下北大的python数据结构课程:+ C# v$ u& i- t9 d" _1 j) a$ |
    数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室; p; O9 b/ ]9 }- O* x6 ]  x0 h
    因为我之前一直在找数据结构的python版本,终于找到了,好东西分享一波。0 u" L( `1 v; G& q1 A' i

    + m0 \% a. p, d( Q* L0 S我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:* c* Z( v$ z# t# |
    我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园
    / r; p# \+ Z6 c2 Z, r3 ^( B' o4 n# Y9 h
    然后是一些建模方法的python实现:* e! V( E* t4 F* L6 m! T! a
    动态优化   --------->  学习北大数据结构动态优化一章。+ _& |# |9 R2 m( o, M4 l1 T! ^' y
    线性最优  ---------->  scipy.optimize.linprog/ e# c! D! q3 n8 P: o" k- {
    最小二成拟合  ---------->  numpy.ploy1d
    ( t5 x6 y+ h& G- @* e8 n多项式拟合  ---------->  没有现成方法,自己写
    : m0 u% G! |! q& c! B# Y聚类  ---------->  from  sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN)
    # }) [; n* F# W* d; ^2 |7 c0 K                         from sklearn.cluster import KMeans(KMeans)
    5 O$ E/ y3 f8 n. ?9 |决策树  ---------->  form sklearn.tree import DessionTreeClassifier6 A. H2 P! _3 K) t5 D+ Y
    贝叶斯算法(朴素贝叶斯)  ---------->  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   
    ( D" m! P" b) Y& U/ J3 {9 K4 X支持向量机  ---------->  from sklearn import svm      1 c9 `/ @, I- g! B
    回归  ---------->  from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林
    + G. `" b# c5 U) |+ C" l* v                                                                                    多项式,岭回归等等)8 c# a8 n+ }7 X4 g8 i8 q
    主成分  ---------->    import sklearn.cluster.DBSCN
    : x; [1 ~1 p% v+ [+ \' x: [绘图  ---------->    import matplotlib.pyplot as plt
    & \& C% g/ ~; p) T! t; t                           import seaborn as sns
    + b( ~- s  w& f5 g  ~5 E2 O数据结构  ---------->    import pandas as pd(Series,DataFrame)9 S% U9 D& Y& u* J# `4 ^

    / F! ~" u- P5 X% G) z, r8 {6 |3 m& v" T  }! ^* H
    基本上我能想到的就是这些了,其他的一些像对曲线的处理或者解方程等等我一般都使用Matlab做。当然以上的所有方法在lingo都能实现。我用Matlabh+lingo做了一次Kaggle的泰坦尼克之灾,得分一样,但是点点点明显比敲代码要舒服的多。& _+ S! c1 o! z( c2 D
    只撸了一个base model,慢慢的再优化。
    % w% ^" x1 P) [! |# u) |& E. Q9 O) {0 O. e0 @* J
       代码用到的一些方法:! i9 M( ~, x: D! k/ h
    #Pandasimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#Numpy,Matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#MLfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.svm import SVC,LinearSVCfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB#Osimport osos.chdir("C:\\Users\\pangxianyu\\Desktop")
    5 X( }5 ~2 J# [% G以上,一个对python有兴趣的自学小白,如果有错误欢迎及时斧正。, t3 b) m( i- t) R/ i
    * T" |' Y" v. b: F# q$ l! _
    & \2 ^# J9 \; @. M( q8 U3 A8 b( D0 Y
    预祝大家都取得好成绩!8 S4 s& w; P4 [1 I3 \1 O# u+ v
    (希望我电脑快点修好.....; o; d; F6 \$ j# l+ G
                                                                                        -----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑
    ; r9 U3 ]; Y- _5 R* c5 K
      e1 k- k; i0 f/ n" \
      y% L, H/ X1 {--------------------------------------------最后一更分割线---------------------------------------( g  e& g7 ~9 y8 B5 ^- ], `
    校级复试过了,来补充一下。
    5 B, S+ P$ T( fpython相较于matlab和lingo有一个对新手不太好的地方是没有很多的参考事例。
    ) m  J3 _$ Q, U) v, H6 ]拿这次复试来说,之前我一直是用python的,之前老师说过对语言没有要求,考前一天忽然题目有要求用的软件,临时抱佛脚在网上找了一个matlab实现的《数学建模和编程》里边整本书都是数学建模的例子和用matlab实现的代码。而我在之前搜索专门的python书籍没找到这么专业的。所以还没入坑的推荐数学软件。9 J7 L/ S  {' Y1 ]* N
    考试的时候四道题全部用的python实现,然后再在matlab中找到对应的方法,提交答案的时候提交matlab程序。为什么这么做?因为在我看来python确实好用啊= ̄ω ̄=,提前四十分钟交卷。- L6 v$ f' N& N7 h6 K- a
    ' J: E$ R' B& P% C) x" J
    但是过程一波三折,提交的版本是中途保存的一个版本,上边只写了两道题,不过还算走运,顺利拿到了国赛和夏令营的入门券。. r, X& J8 g9 n3 `4 A9 o- O
    这个暑假打算一边参加夏令营,一边把数学建模上的知识用python 实现一遍,目前实现了线性最优,最小二乘法,多项式拟合,聚类,主成分,回归算法(建模叫分类)等等吧。0 I7 t( v; [* \2 p2 Y
    给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。
    + N, H8 w. S1 P- Q1 [8 k加油。
    , V1 a. Z6 M0 g/ \9 t17-07-07
    1 o1 K& h8 U8 b7 |" d---------------------------------分----------------割-------------线--------------------------------; V2 G/ T8 R2 _; E' x. ~# p
    当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)+ r. O3 t2 X4 n4 u
    2 Y* a* z/ q$ j( K6 e: h3 Y; W
    今年准备参加,培训的时候老师讲了画图用matlab,数学分析用SPSS,lingo,还讲了几个例子,我去,画图不就是python中的matplotlib库,聚类降维神经网络不就是机器学习sklern中的kmeans,knn,neturework吗。。。) _. N- B4 o6 c9 Y! [$ z
    8 c! r7 O- C6 Q- U( _) G
    参加校选赛的题目是关于共享单车时空配比,题目没有给数据,网上也找不到,我就花了点时间在gitub上找了个轮子自己改了改,用python爬虫爬的天津地区摩拜单车的数量和坐标,再用kmeans聚类,matplotlib画图。/ ^1 `+ H6 s5 `
    6 i5 `: \' x: S7 Y+ u
    选择上边那些软件的话其它答主已经说的很详细了,参见他们的回答即可。" C5 @' W3 w, U* W
    如果选择python的话,需要掌握的有:
    , i( ]! G0 x  `" `% v" T! e9 K) _9 ^3 w1、python版本的选择与安装
    ) q  W+ T+ ~/ _     对比VC,python的安装需要费点时间,如果熟悉Linux会轻松很多。目前py2x和py3x共存,在刚入门的时候需要看你选择的是哪个版本,不同版本支持的包不同。多说一句,用2x的话如果用到3x的method,import futuer就好了,但是3x是主流和未来的方向XD
    & X) _2 \1 S$ H3 F  @1 E6 F(下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。)' A6 Y- T, y5 J
    2、IDE的选择- ]- ]. }6 M% B9 ?
         推荐jupter book。我目前使用的python为py36,sklearn的env是py27。在jupter book上边创建好kernels,然后切换kernel就可以达到切换env的作用。! @/ h! @8 ^7 w' K8 B9 K& e$ k; L
    3、基本操作和包
    + y* Q/ {) V$ \4 Q; h% C    如果上边的基础准备都做好了,开始学基础操作,基本的教学视频就好了,重点掌握集合,列表,元组,函数,方法,for,magic(如果有时间的话),基本的四则运算,赋值什么的。python作为一门胶水语言,又以对程序员友好著称,学习起来我认为不是很痛苦,我之前有C,Java和Matlab的基础,学的比较快。
    * o) i) P) b8 K; K  x    包的话重点掌握numpy,pandas,matplotlib,这些里边是数学运算,文件处理和图形绘制,建模的时候都会有用,重点掌握。其他的分类,回归,聚类,降维,神经网络,相关性分析之类的都在sklearn中(即机器学习中大名鼎鼎sciki-learn的简称,不过不要被吓到,它的数学思想和你学的概率论和数理统计差不多,单纯的调用的话看看文档和技术博客就好,需要我推荐的话可以私信或留言:)
    0 P& O7 a+ v% X% ^; G, J* \    还有一个包是谷歌推的tensorflow,它的领域是多重神经网络和深度学习,如果还有精力的话可以去探索,私以为建模的数据量和复杂程度会使它的学习深度不会太深,它上场的机会不大。, _4 w6 X5 k* u/ ^# g
    人生苦短,我用python。4 j. L& j9 M, z. H: A( h. W
    3 l/ g/ L2 _. a) J" E
    最后提一点,python作为一门语言,它的学习成本可能要比上边那些软件要大。
    8 N5 e9 i5 L, s1 d2 y3 v# G献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。
    $ `0 j5 S2 Q% y9 r( n( x2 D( K; I* i2 P; g& b8 X- l! }$ S! |! o& Q

    " Z8 A. ~( E' E4 g4 m9 `1 H
    " I+ w% J6 L8 H- D+ r3 B# I. O" g2 d+ ^8 T
    zan
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