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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
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
: ]" a1 N0 Q5 N% Y1 Z8 N数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
4 c2 L& J( |. g5 ^! Q; T! g" }6 q( R1 b( k# ^
(1)写作缘由
3 A! O+ Y; C# C1 F2 X P% m(2)统计描述:- e8 f( W1 ~; A' y( Z
追加用excel 做频率统计
) T& p- r4 y! n+ N(3)相关分析(点二列相关 )
2 r' v* ?) d' o- s8 I(4)回归分析. _. |/ P5 ]% ~8 X( c( m4 P
(5)特征选择和数据预处理
( D0 l; U; u; w2 ~% K% s* u. o(6)缺失值的填充8 g3 v3 U) z" S" M3 V& D; T
(7)文档编辑的一些技巧6 N3 y. g5 \. m9 _6 }" e4 P" |
(8)团队合作的一些心得" r- R7 Y- u2 J* e" {
(1)写作缘由) M: n* H$ ~1 |7 W) {0 m
3 m( S, m F* y+ H9 D; h& J/ S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4 c4 p6 ~' t# T/ v3 {7 D
+ h+ W# ` H/ _; P) p
(2)统计描述:
" l5 n8 Z1 S6 G
, n5 b' c- Q/ j① 频率统计
- Y9 W7 T) z P# M4 x, M② 中位数 7 V: u7 K; O5 u" S! a# A% [
③ 众数 " x! A1 I5 M- ~5 G3 j% @
④ 平均数
( r8 v3 ]% E \3 a& T7 O⑤ 方差
2 l- `' j: O/ A8 C7 h1 N⑥ 标准差 4 r/ _, F' Z+ l8 p& g) K, i g- Q
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 7 N$ V9 {2 H! `, `. @+ P" Q: q
) Y+ u9 L! A) Y5 }6 O7 c+ }
& j; H Q+ O* f! s% r. { _+ U
追加用excel 做频率统计
8 k. U0 D# ?" L3 ^/ r: l- m' x% a![]()
$ T+ x j: R2 f- m' U( w4 S0 Chttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
$ F3 Y/ H% M2 i3 Q# D
8 X5 q$ p* D$ w! | q2 R; ?(3)相关分析(点二列相关 ): h5 ~: v ]& \1 y5 V* t7 P4 N
![]()
) s1 L0 ~2 E2 H8 v7 [/ ~6 M( @2 G" j8 ^4 V s4 G* f3 `
![]()
/ x/ G. B# Y/ A$ N
% j, L. |# ]( s' ]& ~3 V* D& B% A6 n7 Z3 a) R+ X, B' w0 j, m
(4)回归分析
- o2 e+ H( T! w& H
4 A. z( n( Z: m! }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。8 j( ~; Q7 z- y2 |7 p N
4 f. g2 E. C# @8 b! e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。" }1 B" \* Z3 F5 A9 D; }$ V
* y7 z1 ~, }6 }+ c" v回归分析一般有这几个操作:
" Q C) N0 ^* b! a* H+ b, x① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
/ Y6 l/ K/ `6 w5 w. c & `- [2 y. F/ ~" e
; W8 @$ j D0 W6 R. A1 V0 s. @! n![]()
( K- K/ t) l2 |: D: h: F② 模型拟合度检验 1 ~+ M# V% \+ }$ l+ v9 K
![]()
: g) {% S: _6 a/ s" k2 n1 x- s![]()
0 w2 F5 ]" M$ O, X0 L0 U/ ^) w- ^( }, @. N
③ 预测的模型参数
! @0 n- Q+ P6 y. H/ x# f ![]()
4 M/ {1 P7 `4 N- ^! R, O④ 预测结果,准确率" g! @- W' \ N: B
![]()
; i6 L/ |( C* K. a / R k6 r6 D( C" {/ @( t8 u
+ D- v3 O, F6 N
+ \, I$ p: `- J. E7 R* B$ t* O(5)特征选择和数据预处理. h% m0 v3 }2 J3 V0 S
3 Y. K2 _& O* v+ d; \ W特征选择,主要是gzh的想法 4 x# M$ ^6 ~. U) o% A& Y$ T3 X; X6 }: W
特征筛选的思路:
( Z8 E# X8 U1 d3 N8 ]4 a5 g: z4 A& [分类变量用1 2 3 4 离散值
: C5 I5 z! I$ F# v- ~! D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 W4 i: T6 K# X3 b T0 x
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. z: e: p& C) e1 a
& g- g7 b- h+ h& L注意了:
1 g$ Z7 h2 D' _+ F筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑8 p# {& z/ c7 M) p: }
P% e. y' C8 Z$ w7 f9 T8 R, ?0 ^
(6)缺失值的填充
" L; p5 b1 ?% B4 ~8 V& Z" k$ q
1 y+ e5 a& d: Y/ d+ i6 K6 v![]()
4 T" I1 r$ _$ ]2 \$ b
# G8 A- s7 ^( @8 N, B(7)文档编辑的一些技巧' T9 ^1 }; ]" Q
6 Z/ |! Y/ W, @' Q7 S* ~2 v7 khttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841 R z8 R3 u* ^" L3 z( W
7 i5 ^+ ^* [- n5 Q+ R$ ^& x(8)团队合作的一些心得: T; m6 z- }$ o
( _5 P1 P( n0 r& z( }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
, O' h: i8 \2 P% _7 p% \0 ^$ Z2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 4 [* c* a. n! y. d- k3 k
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案
, n w) l8 M7 N1 g O4.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 * R7 U" P2 I9 F+ l3 U
5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 / u* F& q1 s& h+ i. D, F
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
' d# r# p# o4 u) Z9 Y2 e) ]- |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
" a* P: n" y1 W$ @+ R---------------------
. ?) g7 D Q0 Z作者:-英击长空- $ Y9 M" h6 T' |- X' B; X
来源:CSDN \( Z5 q& R7 J4 J! R4 R
原文:https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80840673 T9 @* U* [1 |' h% u( _* W. G
8 W" O m# q6 C( ]) G, j6 V
+ x& W. }5 z& X( @% p- r
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