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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:
" {( i' I) F* W- g( |( {4 G2 ^0 w: u! O5 n7 A
(1)写作缘由/ e, W/ G8 t+ t- N0 T
(2)统计描述:. t/ I/ t" ^3 A7 x/ }; v# ?0 p* b( f
追加用excel 做频率统计
- V( i8 o, s; M' g, R' T+ Z(3)相关分析(点二列相关 )& _8 H/ W0 x8 N
(4)回归分析
) X H! Z* k4 [/ I1 n(5)特征选择和数据预处理
& f+ h( X/ c+ S6 ~(6)缺失值的填充& m) k. L# B& e# h
(7)文档编辑的一些技巧
% b" d0 J8 U9 v, R/ @( A1 n(8)团队合作的一些心得: r' _; E7 D$ Q0 w6 [" Z
(1)写作缘由
- R$ s. F$ l, h) s2 r0 }
) l* i9 U l- e: X! Q- Q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6 b+ ~2 }2 {; e" b- y
1 ` _2 y X0 o2 {
(2)统计描述:3 |4 L$ p* s {& J, o
* w) }# F# {& E# F: K① 频率统计
2 T) V% Q% i' q# D+ n4 o4 F② 中位数 6 W; s f' F( g8 ?
③ 众数 & ?$ t: E& X2 X+ ~9 @) _
④ 平均数
/ ^2 d& @$ E3 T& @( U⑤ 方差 7 f1 B* j* Y0 ]# }7 d6 H
⑥ 标准差
1 ^ i3 P8 K* @8 P! w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 o! r% I3 ~, y
2 l: R% Y' H# y% _追加用excel 做频率统计
. k, e8 e7 [. W4 ]# g9 q6 f9 e7 P- L
https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html
$ m: Z b+ @; s9 U+ h; k) |
) h. @5 N! D7 H5 D; s(3)相关分析(点二列相关 )9 p/ Y9 I/ I! i, Q4 h
: N# t* t1 Y+ x' Y9 j0 d$ e" D B* I
# r( O/ n- S: ^% P: [. h9 V
8 Q$ E4 @; W. I9 { c9 K2 ?1 B
; _# N. V. {$ P5 i
: r; y8 p0 D5 G( [0 H(4)回归分析
5 e- d) L' h: N+ ~" J9 i' G& n+ Y' ?; U
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。
2 ~) {" @ L7 s* p3 w. n: w8 q
% n- Z) k3 \# I0 W/ 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。
# r( L' q* j3 Y8 P$ W& Y
4 [: `2 r) E8 z: X3 ^& B/ B回归分析一般有这几个操作:
, O: g: L; M: e1 D) R① 设置筛选条件,刷选数据集 valid
$ N6 }# Q+ {5 h2 p; o% p- d/ T7 T+ d0 }; o' v: j8 \& g- U
8 c$ I1 u( M2 g( ?3 M
( _+ }9 r7 M) k3 y: p) r② 模型拟合度检验 . O, g( u# I. m' P6 C; O5 i: k* |
* [( g$ G7 E" [& U$ [ x- t+ k+ F0 }# J% U
) z5 y8 G7 u5 J
③ 预测的模型参数
- }! E. [; m% q& I. o% K( l) R6 `
- z$ T& v% k( i+ J6 S4 \④ 预测结果,准确率9 G. v- [/ j8 b) o% i& K
; I" ?, v8 v. }+ X6 p
8 x' ~+ \, u! X0 R: d v: x
( ?( F/ B0 r) A* m( _' l# O0 I0 Z- t# x. u+ A5 O+ u+ T; H
(5)特征选择和数据预处理 W+ z9 T, v/ j4 I: \6 o* {
+ ?, M" v( i2 m, ~! i( t
特征选择,主要是gzh的想法 - w: {* R4 n& h. Z" ?
特征筛选的思路: j& k, q) H) x9 \" [: z, v
分类变量用1 2 3 4 离散值
) p( W9 j7 }1 f7 u0 z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 * l+ i& ~& I3 B1 L7 I6 C" S* g; L/ A) g
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
" E, ~4 e8 w4 E7 L$ r) M
+ C3 x U6 X* X& m注意了: : E- c" L. r2 {. S
筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑; @+ Z0 M8 r6 F4 d* A6 x& D
/ L: K7 q6 L2 w) `* _(6)缺失值的填充
7 N- r+ u# H8 j3 I+ R$ i8 d5 F- x
) R- Q3 w9 o" H' m/ p* `
* G7 h7 r% [! @' O% J
) g; t" V! n+ {- Z' u0 @(7)文档编辑的一些技巧
6 G+ U# O/ @6 j& i
; t2 u: y3 w; |) C6 Ihttps://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841+ \8 s T* u6 s: l) k0 F v
. a0 Z% K7 @+ |) Z9 `3 p( e* a" `
(8)团队合作的一些心得/ E9 \8 B5 Y& P$ c, s
: y9 u$ e5 N4 _; s, e1.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 ' Z: a) o0 N9 t" \
2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作 2 g+ c t2 L, T# O" y
3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 0 x# }! H" x0 u9 _7 k4 t
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
8 M7 R: Q- O, F- }1 s$ [5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法
0 W! R+ L6 I5 q6.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 I( |; N# }$ F1 a
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
& h; C% P6 Y; r4 G---------------------
8 u8 _/ [% d$ s7 ^: X) \
6 {1 G$ j! Z7 ~ a. d9 Q. @5 o( Y" Z. `9 S" V9 e% D/ N# M
$ I+ Y3 I% E% z( D
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zan
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