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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' t1 Q) N( @6 p0 a6 ~. E
数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
# F/ n3 d4 P& O r1 X
& u+ O- M! Y% L8 P; a3 ~/ y# q0 K(1)写作缘由+ p! b3 P8 y# x. N1 I
(2)统计描述:% O, C; S0 v: N2 v2 ~. @
追加用excel 做频率统计
* A, t# f4 z. Z; {(3)相关分析(点二列相关 )8 X* H( I" p9 X
(4)回归分析0 }7 m. P# c. s
(5)特征选择和数据预处理
5 b) a2 ~$ W5 W/ c, u(6)缺失值的填充
- d. A. F( f3 I(7)文档编辑的一些技巧
2 t5 ?$ N( Q$ Q$ f7 y# L(8)团队合作的一些心得
5 C8 M" c/ }2 x, U(1)写作缘由
" E3 \. m0 z; R$ [. k* m' s- c- }% v
7 @) t. R# A0 [. 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0 k3 Z( j7 j/ J( o
( r, F# H" D8 x7 ?2 n ^, g( ^ n1 H
(2)统计描述:
" V0 E, I: U; S" r7 ?9 E1 A. I! y* q3 r- j
① 频率统计
' t; c1 W4 ]/ t9 |- P3 I② 中位数 # d- [3 n+ s) b: n1 U
③ 众数
5 h$ K7 t( {! s: E# G, ^$ d9 B3 _# n7 l④ 平均数
' _' D2 e, S4 {3 s H2 Y/ ?⑤ 方差 3 t% c2 z, E' e
⑥ 标准差 % W1 w% v0 z/ ^; s2 }- P" Q( G
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
' e, y" V& M, ~
1 h8 K6 V( _) b9 {. w1 O* l! i- A% g! {9 \/ z2 G1 g. \
追加用excel 做频率统计5 i: K4 V9 T3 ]. B
3 T% e4 \+ J8 x2 j. w: A
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html: |% G) O9 E1 ]1 e7 q! c2 Z. \$ D
0 ^& }# q5 P( x+ Y% }5 d, o
(3)相关分析(点二列相关 )( @+ p7 p7 H( {8 m0 c
![]()
. z' o% K1 a. \8 a3 E6 O) r+ [, \$ P8 }5 f- @
* K: {+ j/ y9 p5 R8 `9 O; [
, ~" W) R% k! U5 Z8 u4 Y: N, k! N# I! |
) Y k/ V. g" H( h$ H(4)回归分析
% E- x1 C; |, F5 z, j3 _
$ C4 N2 @' f& kLogistic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。# L& [: H6 |$ H8 @5 Y- U* H
8 m4 y' X$ Z. q4 S: z' z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。; U: j) L: _5 }8 L1 c' M. p8 b
5 W# H+ E- Z% [" l回归分析一般有这几个操作:
H# `* w6 d) p; u; z+ F① 设置筛选条件,刷选数据集 valid $ _2 D" Y3 O* r- {9 G& V2 l4 E1 D2 [
+ x6 E& M, e1 ?. t+ ^6 {( a$ a
, j/ S, s4 q5 Q F. f8 R 1 y4 B7 `% p7 v1 c& {: n- h
② 模型拟合度检验
6 ^5 z$ R2 y/ Q4 g ![]()
7 E# }0 U1 o4 ^/ Y+ f5 ] 9 Q4 A+ n! o# v
. k8 V/ m+ @+ M4 F③ 预测的模型参数 5 i3 Q# L# m& ^
. r1 P2 E- j- e1 p( O$ ]# m
④ 预测结果,准确率' C$ B: l) z6 ]; Y* y$ G9 c
![]()
; C1 F! ^ t+ k: q ![]()
& i# X2 d# i* M: f6 J6 F" n/ U# `6 a z3 h" i
1 i2 X9 `$ @' T
(5)特征选择和数据预处理
& d: Q2 v' F# B2 T) [0 ^; l
6 o2 e% K) F5 q! P) ?特征选择,主要是gzh的想法 3 O Y* Q& o; g: t3 q
特征筛选的思路:
) B! U5 V0 n5 i/ s; w' V6 w分类变量用1 2 3 4 离散值
$ J. }, Q( o" D# \3 t I( Y4 e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 & n4 }0 k1 H) [) n; ?$ c& l1 U
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
+ Y( ]5 V; J* A8 a
2 h# E3 H8 h6 c3 V4 E+ ]& T注意了:
# ]) q8 h* V/ c w( Z( W- W筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
- P# \5 B: b* O+ D7 m6 H8 ~: f" Q; b- y
(6)缺失值的填充
# n/ ~; V+ T, r3 U, @# H
, ]2 {$ f6 V. X( j' U3 A% A2 f![]()
, r, t7 @5 {; Q( d0 K8 r7 O
) h6 m5 R. M' r" h5 d; N) o(7)文档编辑的一些技巧
/ E7 B' ]- w; j" ~) g* `( R) u% A' Y5 U1 w
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/808488410 `1 i) w: Q3 K( O [/ D* O4 a, i
" _- n4 C2 R- G$ f
(8)团队合作的一些心得
" ^, R: z% y3 |& b J4 }3 ~5 H( E9 B+ r, T5 H i6 q3 S: P
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 " g' _' z |; n1 V
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
& Z0 T0 {( U4 _2 B( o; o3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 ! h8 M( c2 F- V& \
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 3 @ c. M; G8 b! P
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 7 }. q5 h0 P! X8 j! ?# i( d) [, d
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 ) b2 [) v4 G: g- C+ g# G7 Z4 p6 r
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
O' _' @- {6 S& h$ h9 L7 O* y---------------------
* a" j, o, T! V* P作者:-英击长空-
. Y2 @* p5 N9 C, M) {/ |6 w. d来源:CSDN
# R% {& c" X, }原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673 4 d* y7 s7 j8 k- b
. t# b3 ~$ q, J) u5 ]
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! ?3 X3 w, f* |. P! P
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