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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 |
) G% U7 t. _! D, U( j8 X k! L
/ O/ D: d4 h! ?* T$ L
数学建模需要怎样的编程水平?作者:胖咸鱼y6 i+ I5 s' Z* V& |, e
链接:https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/1844853969 R1 E1 {( I3 p% m' [7 [: f5 N" P1 v
来源:知乎
y' S: K3 {8 ?# c3 {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。
$ H( e! W/ l; i8 f, Y& T* g. j# v
+ N& r4 T( p5 M+ o; ?' W) D5 [这应该是最后一次更新。( p8 G* D& Y( |" O7 N4 b0 {8 X/ x9 v
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....
( m4 u6 @& s( z回归正题。 I" v& o4 \1 {
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% P4 }& m: c4 [. z; g. k
[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩
8 }8 Q. b& i: d! s, {; R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)
0 I4 y5 k3 R/ I" G' t) l
# O& ? {* {9 d; X" n0 Y6 _5 a) k这里着重安利一下北大的python数据结构课程:
0 m$ D4 }# D* @5 W4 T @数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室5 e, ]. Y8 t9 w% K) w" q3 f) ?
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。
8 }. u$ W' p! W
. v. A: G0 T# s3 @/ Z& B我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:5 k* X6 e1 S( {6 C" Q7 C0 \
我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园
: \/ M- a: j9 C1 ?# l. v! z' J! {' a' G
然后是一些建模方法的python实现:
4 d j9 B7 ]" C动态优化 ---------> 学习北大数据结构动态优化一章。1 D' ^' u. L9 @3 l. [
线性最优 ----------> scipy.optimize.linprog* R6 C; N1 m E* R
最小二成拟合 ----------> numpy.ploy1d
7 t7 w; [0 D3 Q# p5 K多项式拟合 ----------> 没有现成方法,自己写
2 Z' U! W( l6 V2 ~: R聚类 ----------> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN)0 o- C' U D' k$ j4 S8 k. q7 C
from sklearn.cluster import KMeans(KMeans)
! V- {2 C% @& X% M {决策树 ----------> form sklearn.tree import DessionTreeClassifier
* |4 |+ R. u. n1 R贝叶斯算法(朴素贝叶斯) ----------> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
( s6 G8 i% Z# _! U7 x# I: C6 e q支持向量机 ----------> from sklearn import svm
?) W2 m. n! b; m& V' v: j- l8 ?. j回归 ----------> from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林
: ]3 y( D) B* C, O 多项式,岭回归等等)# e2 W+ ?' m# i4 D1 N4 U% W
主成分 ----------> import sklearn.cluster.DBSCN0 g- S* Y& p$ ]
绘图 ----------> import matplotlib.pyplot as plt
, X9 f8 d; x* e; } import seaborn as sns
& g3 v0 Y# h) C( D: x# [数据结构 ----------> import pandas as pd(Series,DataFrame) o4 ] Y8 R& [! j2 T
, U' `, a) e- | c
" S4 ?& x$ N/ T, r3 o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。2 S8 }, H' p7 {1 ~: n |. z
只撸了一个base model,慢慢的再优化。
& f7 H( S# c: i8 n8 {9 |( Q5 [) f7 |' d* D2 d
代码用到的一些方法:" v+ @/ ^- ?6 Z4 T( h0 E
#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 l: a7 q b; N0 k6 e! o; 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。
" ^( p+ w1 C0 G. V- D+ I
?5 P8 l2 [* r6 G+ r3 s5 X0 E3 R/ N' d9 G0 n0 u4 G
预祝大家都取得好成绩!
9 i) ?) a. z: r- i& }(希望我电脑快点修好.....% E( `6 g' Y2 b# I" N! s2 e2 O# h
-----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑
4 J* ^7 g" O1 U# _6 E. o3 a: }# J. E8 b7 H `" \
* G' ^ I p; ~0 J+ F--------------------------------------------最后一更分割线---------------------------------------# V% g: x1 M5 `7 c& @% I5 K
校级复试过了,来补充一下。/ r" z3 u( r# 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。8 O" i- A" ?5 b' r
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。2 S7 J6 H2 X+ X+ f' w& R
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。. [- {# d0 ^' ^, ^3 [$ n+ U. k
( c3 ]' O4 P- g1 L6 O# |( Y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。4 G$ U7 j- G6 P h4 ~
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。) k8 {0 r" r( B" O0 n. j
给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。
4 o/ D( {/ s8 P% x& X加油。
: G7 k4 ]. k4 X* M/ l5 `# t17-07-07
. o, Q% c8 T1 ?' K0 ^- L---------------------------------分----------------割-------------线--------------------------------
) @& J$ D3 u. ~* ~6 n: ~/ h% k当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)
, C C. s8 K" X1 q1 ^; ^1 a1 Q% F" x* I4 ?- O
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。。。
: ]$ x+ @7 V. E& e/ x/ u8 N& T! `; m8 `; d3 i! c& Y, |
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。: o6 d+ @6 ~4 {: m+ L
+ @) [! ^5 W9 n0 R" g: d) X9 d
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。8 V9 l) e4 a6 s1 Q R
如果选择python的话,需要掌握的有:. }( @9 O, X. H8 ~1 T
1、python版本的选择与安装, I( [3 R& b1 |0 q" s
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
, O! [* u# W# A$ D9 [& n(下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。); ^2 C* D9 Z/ }) [
2、IDE的选择
3 [" g* q- g6 F" z' {% ]& T Z 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。( K. Z- N9 ?. w; l$ G$ e* C
3、基本操作和包" z& i9 l: e8 m5 ~
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。
/ E+ A9 H' c8 a5 i 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:)$ G) b2 C0 G, j2 W1 t
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。
6 v& c1 n) V( r+ J" D/ `人生苦短,我用python。
/ N: K! O" T7 a# o* W0 \" ^
; U$ T4 b) @' {0 l; X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。
' h2 w8 q* N& t0 W3 J, A, G. ]) t献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。
$ p1 _( U! D0 N1 y( T% P( F7 N) `7 K5 Z. Y' p O# n. I; S
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zan
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