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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 |
% `* R2 i$ F! Z6 w# l& `1 o9 G数学建模需要怎样的编程水平?
( v* l. s+ _$ @' j x作者:胖咸鱼y
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0 k5 G, v1 i/ y% {5 i来源:知乎
' D% K7 W- |' w; Q; H8 F* W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。
6 L/ q% a6 J+ a x$ Y" o. C) S) q" k" @' b/ U
这应该是最后一次更新。
. l9 J% l& Y7 P u5 L$ Q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....
0 R& w. o' a7 e8 }; A% J8 k* j |4 Y回归正题。
: G/ y8 ~# E4 b. B5 [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
2 Q- W, U N. _& c) k6 O[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩) `& U) L. `* V
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)
, x: g7 Y0 C# Q/ j! p* \% a; _' l- M+ @ J; i
这里着重安利一下北大的python数据结构课程:) |* v# P5 n) R8 Q1 P* p
数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室4 z6 x% y% V, O3 @0 p) [* h9 S% m
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。
1 s2 S7 g- h0 W! H- x0 b& u+ J. g6 D( P, e$ K% O! j$ K
我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:+ x" q0 Y* X& L8 L# V7 G- r
我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园0 Y. J& \0 c" _/ t
. ?& ?8 T6 ^* j2 V6 H然后是一些建模方法的python实现:
: {; |; S1 ^. F8 i' T动态优化 ---------> 学习北大数据结构动态优化一章。9 U: y! `4 L* Z. S. C U
线性最优 ----------> scipy.optimize.linprog! Q; J6 j ]; t7 Q& x
最小二成拟合 ----------> numpy.ploy1d8 t1 H) M. x2 a4 l/ @0 @
多项式拟合 ----------> 没有现成方法,自己写
: D* C6 k" N- Z9 V# X5 s聚类 ----------> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN); n3 y8 |$ M0 R
from sklearn.cluster import KMeans(KMeans)
) ?+ m8 Q, y% |) g( E决策树 ----------> form sklearn.tree import DessionTreeClassifier
' G5 u! f9 h1 Y# m3 V贝叶斯算法(朴素贝叶斯) ----------> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB % u; B) Y: j5 h4 Z
支持向量机 ----------> from sklearn import svm ; Y, o- Z l& |
回归 ----------> from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林
3 F+ K* [5 G& h. j y6 r" c8 S 多项式,岭回归等等)7 j$ @! j- y! z2 d6 J/ g6 P% t5 c
主成分 ----------> import sklearn.cluster.DBSCN
P7 S" b, F5 t. C' u1 \绘图 ----------> import matplotlib.pyplot as plt' y9 x1 _, M+ G0 Y2 M% ?
import seaborn as sns' a+ _- h2 b% p
数据结构 ----------> import pandas as pd(Series,DataFrame)1 o& b. A& B' N. J
# j, \, J2 w8 B- H
% A, o2 i6 U g0 z2 V% k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。- W4 ^; p1 f, e5 R
只撸了一个base model,慢慢的再优化。/ {3 O# w- ]7 n4 o$ e2 B* P
; C) x# C) V) y# B) n: H; @ 代码用到的一些方法:
- G& Y# a& ~" s# _$ z#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")
) z0 d/ }& x7 S, G: Y) W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。$ ~7 ~' T/ d; U2 w) ?
2 }# S+ i$ y+ j8 ~2 w# l9 Q/ r0 Z1 z
预祝大家都取得好成绩!3 G/ R* g2 A# Q5 d8 U
(希望我电脑快点修好....." p' p$ u9 M' w
-----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑8 c, W0 h4 C6 X" w2 v* w/ `, U" \
. J; V/ u: e1 C$ B2 ]0 p7 [, \# {
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3 r0 N- f. o4 O校级复试过了,来补充一下。$ V( L/ |) f# t5 a3 |
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。+ n# `0 Z/ M @/ A4 B# F$ E* t( S
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。
* S% T: C9 V3 f2 ~7 s& r: h" ]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。) D, O, l+ J) B1 c
; E Y9 }# e5 h6 A" N9 R+ e {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。' d5 q; h" v0 e; ~ u3 [( [- D
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。
M6 P' p2 g( Y5 o. M2 v给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。) R) @% ^7 e9 a; H
加油。
6 I: o8 I# F! K, @6 K17-07-07( P' S) k6 n* P! H: B1 g' i- f
---------------------------------分----------------割-------------线--------------------------------/ _7 j: `" B& [
当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)
5 X$ E4 d7 J6 w0 G7 |1 q/ `$ U% O, ?4 b2 \! C! \5 {2 Q
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。。。
4 M# |" M6 v* ^! j2 a$ B3 ~( H0 u( b; J9 _
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。* x( i* J3 n# a3 Z. B
; e" N+ o3 v" m7 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。6 x( i& O5 h( G( c3 O, W- X4 t
如果选择python的话,需要掌握的有:/ q8 T9 [3 ` k! m
1、python版本的选择与安装
9 T7 K. P! V7 h! ^ 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* ]" x6 w) }" t. B( U
(下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。)
% B P( b1 n$ j5 O. i0 w1 U- w2、IDE的选择
# w: Y% _: g/ P. J2 M, Z8 C! d 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。
8 N: u, {1 U2 x2 o( s3、基本操作和包7 W$ Q% n6 X( z) Y) ]3 z* K
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。4 _- n* j1 B5 j$ Z" B
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 F$ r# K, G# i: i9 u9 f, G
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。* n/ k J. v7 `4 {" T. S6 T. `
人生苦短,我用python。
& ]8 D; `$ }$ N9 v1 H5 f
8 _% j3 d5 C) O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。
4 Z2 T. e4 d9 e8 T$ |& H+ {: @献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。7 L* A$ _ F- |# Z5 d6 e ]
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zan
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