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[建模教程] 数学建模大作业中涉及到的知识点总结

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杨利霞        

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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

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    1#
    发表于 2019-6-5 11:24 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模大作业中涉及到的知识点总结

    # N" q! r# `/ h$ A2 D% q
    * ~2 E; F9 T$ o3 n6 X3 J(1)写作缘由9 v+ j. H4 Q* Z0 _7 R% i# Q
    (2)统计描述:7 C1 e# ]! u* C4 k* P" z
    追加用excel 做频率统计( |! w, [1 `( H4 f& x
    (3)相关分析(点二列相关 )
    ! a4 a7 }  i% f- E7 ?0 }1 _(4)回归分析$ |+ w  C9 j, ]% v+ q9 @
    (5)特征选择和数据预处理/ Q! U! |  m# _3 }
    (6)缺失值的填充, g( g" }, H6 m  U' m+ i5 Q2 X
    (7)文档编辑的一些技巧
    5 R" m4 H2 b" Z(8)团队合作的一些心得& h, J* S# Z/ R$ ?% Y# S2 B8 x
    (1)写作缘由5 ^  T5 o! Z$ g0 h6 w4 n. ~" c1 C
    - D) n3 v: g5 I( c
    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$ u) p! B2 Y5 k0 n' t4 F$ I
    " X# Y4 _$ R* H8 _, I6 D8 [
    (2)统计描述:, J, P5 i& S& c  N5 |# x  J
    & x, Q& }2 {/ j: |
    ① 频率统计
    9 m+ U6 f& G# m② 中位数
    " m0 h% c/ F- {3 K③ 众数
    . d4 ?! d; F' B! \, U' J, L④ 平均数   n8 K6 n9 g' H; Y: Z/ i  q
    ⑤ 方差
    , o6 g4 Y' s$ d⑥ 标准差
    % |# w# \4 g8 b0 h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 3 V( e+ y; q0 X+ I& ]( [

    - Q: h; O7 a7 @8 L2 w  K1 N追加用excel 做频率统计9 E- N! p6 @0 E4 D! S6 Z+ O7 F! ?9 Z, j1 [

    0 _  l7 j# @! C8 D- Bhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
    " X% Z) ~/ u5 T$ u9 a! J
    $ G$ E$ O9 U5 |2 v! A/ ?% u(3)相关分析(点二列相关 )
    & y5 Q4 l! Z" K( J% I( l" p1 C2 j6 Y) I1 Q( Q+ l8 W9 V
    . E2 Q( [9 @3 D+ R5 D
    - Z0 V" H# b5 X1 V

    / e: P9 C9 R3 J1 I- U
    , K- Z' Z9 n) e3 L2 U) S(4)回归分析
    1 \: O! w: q: k/ I
    5 y3 }$ S6 f4 }" D* s2 t2 }7 H7 i; YLogistic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。
    ; \5 Y% ~/ i' l6 l
    2 b7 i/ ]( M. r6 k7 ]% ?7 t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。
    - Q  e) _9 _/ H6 U+ U" d( k9 |7 N1 o2 |2 U" V6 s* d( S
    回归分析一般有这几个操作: $ A) d: ^1 [( I. ]/ {2 S
    ① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
    * f* B! H+ Y9 M' k6 |0 b! S9 |- b& q8 k! T% H

    , V% k; X# F# n5 }- B7 @
    7 r; b3 w& O9 E1 K7 j② 模型拟合度检验
    6 ?, e" p8 v4 P; j# K% ]+ @  e; \
    $ Y  N, E" |7 K; O$ s, j4 z
    ' K- d4 p% {0 A) V4 a, I
    ③ 预测的模型参数 3 n" V+ l: Y; ]( ?. W8 P/ O

    8 n4 B# t8 b; ?8 N4 n. R④ 预测结果,准确率
    2 e) n7 H# ?/ A! ^) x6 q1 u6 {7 [- j! f; G; q4 x* N

    . D& x# `# S3 y0 [- z' l" k: v! U5 g3 @
    * h. {+ M4 H- F) ]7 @
    (5)特征选择和数据预处理
    " _3 K9 B2 G8 Z7 L9 t( O8 ~: ?9 j! r5 _- |% O! ^7 P1 Y
    特征选择,主要是gzh的想法
    4 d: t' |4 j8 m/ l( ^3 @特征筛选的思路: 3 |: o, h# ]. `7 n* |% \
    分类变量用1 2 3 4 离散值
    8 {6 }& w1 L2 d1 v7 E8 _+ c9 Q; a4 }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
    # G- B4 o' [* M' l$ s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' B7 w1 |2 K: u" _: e9 H4 t

    ; x/ S9 I2 `' ^' Q注意了: , v+ A0 Y3 w  R, S  c
    筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑
    - @& @: M3 }) h0 U+ N: R. A% j2 _0 L. l4 J3 t1 j6 C5 N4 ~
    (6)缺失值的填充
    2 K% s0 O& d; a$ Y0 Y; a' F4 t# R6 f7 }! K3 a: @

    8 M: N! f, N, h* H5 }* z* L1 S$ o# o. T
    (7)文档编辑的一些技巧" J, Z3 }& W% r
    # g  Z. @/ C: I* _/ _( L8 y! r! L2 Z; J
    https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841% @2 }+ Q' G3 @; j/ x/ M0 P7 E

    . T' O. N% C, o6 Q: E4 ^- s(8)团队合作的一些心得5 r8 L( x. W* Z% s, y$ |. x, V. j
    2 m! W4 V3 I3 A4 C& W1 A/ @9 b8 ^
    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 ' y! M; w8 N+ z! D9 h0 x% L8 q
    2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
    7 L8 V" a( R# h+ @3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 " t$ S, a' @+ z' s- L) h
    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 再难的操作都能被逼近
    * m0 X% {2 v1 {" ~. P. g% L5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
    " x6 r* x+ D) h% h5 x  w6.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
    6 }% X# M4 W, ~: L/ o7.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  B# c( w3 x" W  f5 c5 {+ E
    --------------------- 2 Q, O& h/ u3 N: H, G6 D$ e# ]

    * V  c) E2 ]& p5 x) b  u! `) z+ w; R4 |/ K9 C( j

    . `5 l! u! Q: r) V: f

    2016高教社杯优秀论文.zip

    12.3 MB, 下载次数: 4, 下载积分: 体力 -2 点

    售价: 1 点体力  [记录]

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