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[个人总经验] 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

    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

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    1#
    发表于 2020-5-24 11:13 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
      R4 r  i" v8 g- v0 [% g7 L

    * Q6 V/ A, R5 z0 f数学建模需要怎样的编程水平?作者:胖咸鱼y
    3 c1 p. q1 f7 P, k链接:https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/184485396  G2 d' i% r* ^) Y: V0 ~
    来源:知乎
    ' K$ ^" V6 h# H$ S! `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。1 R0 E' m/ N. o* d, ]$ {

    3 z8 r9 u) f/ O& G& V这应该是最后一次更新。
    : |. u5 R  I1 V, J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 o) v) Q0 O+ C8 X$ ?, u回归正题。
    , Z  P0 ]+ K( zpython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
    % J5 x: Q: @! |[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩
    & n/ Q# H3 r) ~7 c, u4 B! n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)# |% R  S0 d5 Y# y6 U# h$ d- ^
    . D) w7 p8 _( T. ^3 D$ n  N
    这里着重安利一下北大的python数据结构课程:
    # u: R6 D& x" ~$ ~/ P4 T3 s4 B数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室! x" U6 x. Z4 D; m( z7 Z
    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 [! {' J$ {$ g0 d: r* g3 ~! N, F
    , G7 ^0 u- j7 w) l/ y
    我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:
    ) D" \+ w" ]% `1 E; L# w. |我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园5 j6 y/ p2 q; ~+ A4 d# J, h

    ( m/ c8 A6 J& L9 @  c/ i* Z然后是一些建模方法的python实现:
    # C0 ~0 x2 S" x动态优化   --------->  学习北大数据结构动态优化一章。1 D3 F" {& I6 W. M) M2 z3 K$ U
    线性最优  ---------->  scipy.optimize.linprog9 Z, j- m4 g  h" f  ?) M
    最小二成拟合  ---------->  numpy.ploy1d
    ( i+ Z2 K- [4 J2 F" P4 z" e多项式拟合  ---------->  没有现成方法,自己写; C4 L1 r, q3 h! W! k7 S$ A" t
    聚类  ---------->  from  sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN): W9 O6 R, S3 @1 l% ?
                             from sklearn.cluster import KMeans(KMeans)
    0 L3 r7 _4 D7 v/ }, S决策树  ---------->  form sklearn.tree import DessionTreeClassifier* ?( O. A& q, F# H
    贝叶斯算法(朴素贝叶斯)  ---------->  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB     ~& t' T- W" F4 v' |0 }' c6 k& j
    支持向量机  ---------->  from sklearn import svm      7 w: C$ E: Z7 x, m. B9 Y) u
    回归  ---------->  from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林
    2 q2 Q3 R6 w" ]5 I; l. A' Z" K7 T                                                                                    多项式,岭回归等等)
    6 L1 [. M4 {/ C" S主成分  ---------->    import sklearn.cluster.DBSCN: N8 k) A3 ]/ M5 _# o( W+ R
    绘图  ---------->    import matplotlib.pyplot as plt, u& Y2 L* j6 e+ I
                               import seaborn as sns
    6 T$ @3 P5 W4 k' W' D数据结构  ---------->    import pandas as pd(Series,DataFrame)9 |6 i, B* |; U+ n
    ; B- L  v$ Z, O  S4 b6 f
    ' g& d2 m" N  F/ C8 _: j' W0 n
    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。
    3 v6 Q' \- w, V1 F' Q1 j只撸了一个base model,慢慢的再优化。
    : O, l0 c& r/ m. Y$ z; V4 u- U+ L, y3 q. Q4 J
       代码用到的一些方法:  C5 N5 d. ]9 Y' T' X1 \7 o
    #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")
    4 C3 g5 G' Q6 o0 F! f" _/ f1 M7 T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。+ K. e. F( f+ [
    0 w5 e7 w5 q4 n2 {4 t4 N
    . S: S% Y3 X- t* k: L; P% Q- K3 f
    预祝大家都取得好成绩!: x& O# _% g; Z$ z) q2 S
    (希望我电脑快点修好.....
    + J: X+ G5 D# |, i                                                                                    -----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑
    $ \3 D3 {* ?6 U6 j- o3 z) h* w1 e8 l" y% I+ [1 Y1 j8 L0 G: |6 D
    $ ^6 H! n, q1 w4 M4 Z
    --------------------------------------------最后一更分割线---------------------------------------
    3 c/ Y& Q  W  u. r% x校级复试过了,来补充一下。
    7 G1 Q' d0 t/ @! ]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。
    + s% M! V; u  p; O- k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。
    & a/ M/ }. ]% t+ |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。
    ! ~& y) ?" g5 q2 H' x2 C3 [
    6 U+ i2 r* ]6 ~2 u' H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。( Z$ M  H1 T4 }9 L
    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。
    ) n! h' s/ H9 s4 l7 @给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。
    9 D- x, H3 }5 @8 I加油。
    ' X/ }0 Y7 s' x: J: @8 ?17-07-07$ m! @0 J% |3 R' A5 k* s/ H( c; ]
    ---------------------------------分----------------割-------------线--------------------------------
    ! b( E( Z& z# S) [6 r0 n当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)
    2 m; h* _' ]" [) G9 E0 I( B
    ) l# Y2 a2 L  [; J/ S$ [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 @9 A9 j4 u, b7 P- R) Z

    - l3 m% E2 f7 }1 `, r+ a+ o7 o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。
    " k6 v4 c. s6 J: H( {5 m& t8 a8 H8 {
    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。, z" _, ~$ e3 a+ C$ [4 F
    如果选择python的话,需要掌握的有:
    $ G6 y: t  l& g" x: I7 A1、python版本的选择与安装
    * d4 ?3 Z6 j7 G- |5 {     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; @0 I. e; L2 s5 o$ W
    (下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。)
    / j2 P7 K- S9 E' c& T1 A/ A  B! b2、IDE的选择
    * d' ?7 W, B6 Q) v     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。9 _' i8 x7 R: g& M+ C; n8 j
    3、基本操作和包
    ' |) Y  ~  Y0 V; x6 Z7 T, G    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。
    & ^* I) L2 V! W4 u* r    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:)
    + x/ }' \% }0 D* \    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。/ Z6 W. D# @  }) @4 Y$ P  U+ C
    人生苦短,我用python。8 ]; a1 d; q3 l- l, `

    # p1 m1 [# w) E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。! b0 V8 S& o, V+ d1 s% Q, u
    献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。
    3 a( l. a5 d& Z- I) m6 B  |8 {9 A( u! I4 y& S& w+ {1 t+ h
    / y, ]1 q8 T1 p% J$ J2 W

    0 _2 j/ y) m( P2 S9 [, }( O# @. k  x# d
    zan
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