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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
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    ( c+ y1 D. h: i! B  |
    数学建模需要怎样的编程水平?% T2 ^. s( L0 i% h) l  s  d& A
    作者:胖咸鱼y6 B, E- H3 W% g0 F
    链接:https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/1844853967 @5 b9 N  S2 p1 C8 {0 y5 g1 N
    来源:知乎; I2 O$ f( \. d
    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。
    , Q+ X  _! R& e( `& y9 C5 _3 A
    9 Z+ M5 f2 S. |* e/ X1 g- i- m  B7 s: g这应该是最后一次更新。: v4 Q1 i* z& K
    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....
    4 z4 K! l( s7 |- Y0 s  S: p回归正题。
    2 Y/ O6 T# M1 v, l! v2 ~$ T  Mpython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. o9 F, R# F9 C3 o- R7 D
    [小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩' Z6 {  Y  \/ K( ^- b9 r
    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)
    6 _. Z/ s8 e# n, p# t5 R
    6 q1 d$ M! l* H0 K  `3 l这里着重安利一下北大的python数据结构课程:& q* j: X! c/ }# _) `/ |7 o
    数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室* }3 t( K3 b$ y
    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。
    / _3 U# |- K' D$ c' A. ]7 L( O3 m4 G7 Z' @, r( B+ M* w, L  w
    我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:* r0 l% O8 C) |! l- S
    我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园
    ' q. {( R4 l: M/ _
    3 ?$ e5 q% L6 ?1 r/ v1 @然后是一些建模方法的python实现:
    # b9 u" N$ d7 |* I  u/ w动态优化   --------->  学习北大数据结构动态优化一章。
    , u( p0 y$ y4 I: Y8 B2 {线性最优  ---------->  scipy.optimize.linprog
    . u: M$ d# p7 b. [8 J1 v7 w# q最小二成拟合  ---------->  numpy.ploy1d
    - A$ C  O0 g$ ^, X0 s多项式拟合  ---------->  没有现成方法,自己写6 D' l  [1 Y! n& y- B; J# l
    聚类  ---------->  from  sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN)
    - Q9 b8 X# V4 d* ]0 t  ]0 |  x0 t) \                         from sklearn.cluster import KMeans(KMeans): X8 ]$ d* ?; x5 P% r  H5 c
    决策树  ---------->  form sklearn.tree import DessionTreeClassifier
    5 l: v1 p6 @3 J贝叶斯算法(朴素贝叶斯)  ---------->  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   
    : Q8 z8 P3 U, o支持向量机  ---------->  from sklearn import svm      3 f+ n+ g5 w' s% ~
    回归  ---------->  from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林/ e$ j' [' a: G1 N; y& ]( [7 r
                                                                                        多项式,岭回归等等)
    6 s  z1 p) u+ Y3 P主成分  ---------->    import sklearn.cluster.DBSCN. t- X, R6 M+ Z8 O* e
    绘图  ---------->    import matplotlib.pyplot as plt) u8 F- }* u- K  b( f
                               import seaborn as sns; ^+ B0 i( ^+ Q, `
    数据结构  ---------->    import pandas as pd(Series,DataFrame)  O+ E7 R5 O& t1 s& a

    ( u. S; |' W6 S- k# G
    ! g: @5 }. j' k3 \/ }2 R, L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; Q6 k  |6 t1 U& }, ]6 Y只撸了一个base model,慢慢的再优化。& l7 t+ v, w6 _; b4 i! _3 ~- D

    ; i- y  F' G3 j% I. Y   代码用到的一些方法:  d8 g9 V+ s0 g+ ?* {, ?
    #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")
    & f: e3 _: x  x8 t9 u1 d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。1 n7 o  |" W1 W
    $ J  _5 W* V$ K9 x/ `( C2 h

    : K- r, n1 Y3 Z3 a1 Q8 P4 M预祝大家都取得好成绩!
    & ], ^9 a' _& F! d# ^2 d6 Y0 e7 b% X(希望我电脑快点修好.....
    " k) f4 r0 p0 c! G                                                                                    -----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑
    ( }4 j- q' W" V# N9 e! [
    ( V5 |( c9 o7 A6 f6 e& C; r4 s+ H  l" @; [! Y1 {& J- C! e
    --------------------------------------------最后一更分割线---------------------------------------& _. ^0 |3 W/ N4 y- O" v7 b8 A3 w
    校级复试过了,来补充一下。& j2 C2 M- @: h
    python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。
    / }1 B$ q5 F& g4 `5 E' `* v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。+ u% u& n6 D# R( m4 X- i9 d
    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。- _7 U! ?# T5 g9 c& Z- N

    % Y- X$ d( `( ?$ G' d6 j: o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。* ]! n0 K+ y, l+ q$ A& c
    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。$ @2 ]+ s7 P+ |  K8 t
    给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。: Y& K9 N0 X+ c; o, _+ W
    加油。2 Z4 j: K  J' I
    17-07-07& ~* m- c+ N) h3 l# S4 c
    ---------------------------------分----------------割-------------线--------------------------------$ N) ?4 y  e% l4 C9 \; y
    当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)3 M! v  e  X' O# R8 y. X. P0 Q  w

    1 f$ `$ A( Z; ^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。。。
    - |  @. }6 S7 E3 _) x; F* ?1 z8 Y; z5 C9 k; H' e  K
    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。
    6 W! l0 C5 U" p4 P! _( w( K7 T) C
    # k4 q0 X# z, @& u* Z! 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。( j8 b+ U. l6 v: u
    如果选择python的话,需要掌握的有:
    . }! G* m' V, a1、python版本的选择与安装
    , g7 H0 O) U! u, T+ c" K+ Z' c     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XD4 B4 Z6 L+ x6 W- B, W
    (下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。)$ g7 E  t9 n# Q( M8 o& M/ R
    2、IDE的选择: x/ q! R1 b, `2 f% Z
         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。
    $ s/ s1 D3 E$ X3、基本操作和包
    ( f) N5 `. s. J$ \- z    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。
    & v& }- ^) W, n2 {; D    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:)6 c/ x5 I, K; I, N
        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。
    3 n- j, c5 K& c- }人生苦短,我用python。* u6 n/ t; x; B4 T

    8 O+ P. e/ v) u$ m4 S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。
    1 }8 x/ A! V* L  \$ R& E; b& J9 @# T) w献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。6 a0 I( D% O3 a% q
    3 @; S0 Y$ j- c; L! ^' j
    # A% M6 \. |! C& {' ]( c7 i

    0 T. a& j3 F+ l0 _. m0 S4 |6 |$ o% r( Q' {; v$ T9 B
    zan
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