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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
& p) I1 f" O( e7 ]6 w6 j数学建模大作业中涉及到的知识点总结:1 r& o$ g6 K2 g
4 w+ p3 ~6 s, h$ L(1)写作缘由1 q7 T8 Z& a7 @$ d
(2)统计描述:
! E# c# I1 Y% K& `追加用excel 做频率统计, ?* X% u6 }0 J7 L4 A" o6 M v6 _4 v
(3)相关分析(点二列相关 )
: i5 H6 t: z. P! v4 f) u% n! Y(4)回归分析
' K4 L0 ], J* U; |' K(5)特征选择和数据预处理. u: t) S) v; m+ B7 L& Q
(6)缺失值的填充
X! }& J7 d8 s J(7)文档编辑的一些技巧
9 I0 T# l2 O6 D. l(8)团队合作的一些心得/ g1 j/ S2 q. t5 ^) c; V S
(1)写作缘由$ Z2 @: a" p2 Z$ N4 ?8 @3 D0 Y$ U
% l( j T1 w9 W" B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
; i6 V: k* G: Y- o
, x2 r7 R* N! h* A t(2)统计描述:
) C& ?2 {9 h; A; N z% Q* C1 v J
) g7 |- L. t8 b3 C W% G① 频率统计 g5 k! ~8 ^& m" N: z) o
② 中位数
2 ]; n8 ^9 k" Q0 v5 e+ e% S* @! s③ 众数
: Q$ Q; ]% J# |④ 平均数 4 I- W- q. r3 K+ V1 X0 j5 w, p
⑤ 方差 4 {5 h* T. ^4 p1 ~! Y! }3 [* j. e* I
⑥ 标准差 9 m' \. E# U5 N* z! a
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 * ^ ~& J- Z# i
5 j0 J" Z- |$ b8 U1 f" R+ H, p
" N! Q7 H- q! M) A追加用excel 做频率统计$ Z9 p% p0 \3 g! |5 x) k, h! M! ]
: s2 O* E( L0 b$ J! d" s
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
+ w B8 ? M5 n4 C3 a0 B9 V4 n$ d }5 q. p
(3)相关分析(点二列相关 )1 B% @4 \ U3 J' {0 _4 i+ r4 G' C
# _- Z6 {$ m! \+ q( h4 u
9 S% [" z7 \' @( N9 }7 Y* M![]()
( F6 Y P/ Z% g( ?% I) N
8 I+ t6 y: P. Q: W9 _/ Q) \) T. F+ B- j( V' B7 B5 e0 D
(4)回归分析
l4 m/ c1 I# x" }$ X" O, c$ m0 q9 K2 ~8 ?0 E
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。
: p _4 v/ Z, L1 T1 N% T' [
5 a* M M2 ^9 ^! u/ f$ {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! F! {, y8 f, l, ?, |; \/ g, W
4 X9 N. N8 O: b& N6 A回归分析一般有这几个操作:
+ U# E& Z7 \! A! E N/ \5 p① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
4 K" f. P- x7 |![]()
3 U3 t+ h B% L4 u' N4 I" m, a
! i+ U* n/ r* ~7 P! K8 A) p 6 c0 |, V' g$ K% ^ ?4 G
② 模型拟合度检验
# ~- V) q1 i4 e# L , Q+ [, q% V) g: K& ?' B
! `- E7 ~' `3 ]) i
+ Q- J5 @ A0 [& W! _: f, }' Q③ 预测的模型参数 ! N; m) P8 v( a. N9 c
![]()
! [- E9 ]/ e0 t2 k: A2 A* ^$ l④ 预测结果,准确率5 @: Z; @- ~2 l- q: w& M
![]()
$ f( [$ ^, X" s. ~& j* N1 N ![]()
: q& P- U$ G4 ?) {8 |) f
/ L9 W& u2 K7 e
' \( n# w3 i \8 s ](5)特征选择和数据预处理
$ e9 v- G7 C# |# O; L y* T$ R. s7 r+ H) S( D9 d6 O
特征选择,主要是gzh的想法
9 K# k+ k4 b, U特征筛选的思路: 2 I2 n) y# E1 h3 o+ @* V
分类变量用1 2 3 4 离散值
& v: x! x- W. |$ m) F; H5 L% g对于搜索记录的变量1:用 含敏感词/搜索记录的比 作为值 连续值 - R+ R0 _" o. f& H$ S0 B( K
对于搜索记录的变量2:用 含敏感类/搜索记录的比 作为值 连续值
5 T1 q3 L& W6 L: v9 I& h2 o, M: G0 q' ]5 E' L D: g0 W
注意了:
+ z/ _1 b5 Z: H5 s筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑/ E* {, ?' R# ~ Q( M; Z
h7 _1 e* M; H! w/ O @% o5 t(6)缺失值的填充
: I* p0 r6 P2 \! A
+ ?1 M% h4 J# \7 y3 R! H 9 k. _* j; M! o! M" S4 N
) N! ^! x2 ~' y7 S+ Q, T' p(7)文档编辑的一些技巧
9 z2 j+ h" i0 t n) {4 ?' ?& f7 K4 t( s
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841/ h a3 n5 v5 w% o1 i# L2 \) M! Q
) Q/ H0 ~) c( n
(8)团队合作的一些心得
K9 \1 v" K5 n4 w
6 M J) ^4 ?0 Z8 t. q- [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
! S' [& B; z1 x. _" L& U2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
0 N5 J2 n4 K; H5 Z3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 . t& \5 l4 \6 }6 d+ v- s& X
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 , k! r0 s: Z5 D/ T/ X4 x) W: o
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 ) u3 J# b" P) M( o \4 B
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 $ g3 U v( N0 o3 f
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# t8 L# L7 N2 [9 t
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/ l1 }! }; o' f作者:-英击长空-
0 A8 t8 u3 P6 L来源:CSDN
' R7 {4 c# N0 [5 `" O原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673
7 Y4 B, F1 R0 l j! A2 {9 Y9 x/ l O: d% r1 Z
! _- V" H1 G2 s: X5 F
$ M3 t7 Z- G( @% V w6 W- L3 C1 c; c
2 w4 ?. a5 w5 W" }5 u* H
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