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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 |
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数学建模大作业中涉及到的知识点总结:
: V% L, l8 X1 W8 K ^
& t! X2 C* l d(1)写作缘由. h3 n- i' T2 w4 ^# `8 \
(2)统计描述:" s; j( |/ v. m& A5 Z
追加用excel 做频率统计
: M0 G2 Y; `7 k/ ^(3)相关分析(点二列相关 ). S3 E$ |3 U; q5 [" h2 z# m3 p6 B
(4)回归分析
" R2 h* p4 g7 ]4 `(5)特征选择和数据预处理
) Y1 u* s1 |/ v7 [' n' }) |(6)缺失值的填充/ I) \% G* W/ z) P7 f t- F
(7)文档编辑的一些技巧
0 O& z$ N0 M9 b3 A& j2 ^(8)团队合作的一些心得
" c) T0 S$ e* j1 ` y$ ~4 Y5 c4 @(1)写作缘由
, d2 |; Q3 t, `' E4 t6 |( e m8 U; _* i6 l8 O- u
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7 v- e; X8 T/ n5 _* \1 v7 l- h; Z* H
. ~; k9 D! |- j7 }2 `0 \ C( [(2)统计描述:2 b- K# q) d. i I; {% f: w1 r
3 Y L5 Q# |/ x8 N
① 频率统计
9 G+ C. r: b+ e" b② 中位数
! L7 G- M/ b& A- m; M, c, K! J③ 众数
, d. P# s9 \8 K1 A1 B9 p/ K8 b④ 平均数
% s+ [- \; o% z5 U3 p* y7 e" d' W⑤ 方差 , S. t$ e+ h$ s% u4 L2 i3 D6 C
⑥ 标准差
8 y% g A. S4 j5 d- P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 % @, ~1 E5 `! }. w4 R
6 d* @1 o: c% u( M0 J, ~2 o6 k( B
追加用excel 做频率统计
2 U; p$ O9 h: |
& h u0 q% r. O; H5 S+ b3 o9 N; jhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html2 d9 o2 O9 q' ]" a# X
3 G" e3 M1 w. H1 W0 d5 [(3)相关分析(点二列相关 )
) Z% z: y. D3 k6 Z8 [0 A' ^
4 J" L8 @* l4 ^! a# H
2 F8 y }3 b* `8 c3 d& _, V9 h
, W+ X' { H* e9 N+ Z: K, E0 U% T
, ~; {6 c* Z& _9 j/ F* q( n. V" S6 V, c
(4)回归分析3 l8 B& ]( {/ E
6 I: }# p; c: X" TLogistic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。
/ x' L; K) E9 t- t) G4 X9 w5 @* J/ a2 f% L8 H" l) J
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。
# V* Z- k! n1 J( i C& u# A) X: W* L% W9 c% m0 [
回归分析一般有这几个操作: 2 w0 d/ L# R7 I& G
① 设置筛选条件,刷选数据集 valid . h" k6 T6 ^5 o @- D
& G7 ?* N9 S% [. M% k
9 p( v. W* a8 Y# f) G
; G& V/ R+ a3 E5 V# u$ _ O0 C% n② 模型拟合度检验 : J( H; d; F: ]( R
/ h+ R) z& s) ~4 i/ T- g, \, l. i3 ^) K6 \* Y4 F5 P
' s- e( e, D/ W9 Q③ 预测的模型参数 . }2 V7 a; E) o
9 P# n6 D& _' h4 `7 g④ 预测结果,准确率
1 s9 I2 s) F9 h* q0 n: z2 o/ o1 w+ J
: W) @7 {7 F" H" J
# R; P- H& L1 _$ c3 s- s% u
; Q& i. @+ b K7 n$ Y- z" F7 \7 w f v
(5)特征选择和数据预处理8 D' t! H( ?- H. a o, ]
$ O/ J" |. }$ r6 K6 W1 a, [特征选择,主要是gzh的想法
6 A6 S0 ?- g. A6 M& H+ ]& E特征筛选的思路: & E% P# x" l( a+ c* `
分类变量用1 2 3 4 离散值 % a6 J3 {' Z% ~9 p, r/ C
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
, c" s* ~ x: G4 y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
6 V+ U& W4 w& U0 w9 M7 \
( z+ C& X1 y0 R$ H注意了:
" s) N; D& Y3 r2 G筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑$ ?' i5 W$ k3 A2 f; V
6 \3 g1 g7 Z: g6 W
(6)缺失值的填充
; C* B3 g$ p3 |2 ?1 ?2 v K" T- l) t/ k" D
' |8 l( ], Y: l* r- Q' B' V
- J. p: V( ~4 \ L(7)文档编辑的一些技巧
/ g$ V' ? A$ `1 ?1 v# m! a8 J2 i' F# R$ A* \3 ~5 J
https://blog.csdn.net/qq_26769591/article/details/80848841% R! r6 E( l) c% w: \) X: i) t
& U5 ?" k. X& ^+ m" N
(8)团队合作的一些心得& N, t1 \2 c: O! y& l. t# C _6 {
# \% F3 ~$ ?0 l7 t% q' ?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
9 x" J( K1 w. G& L4 x8 q4 S2.不会乱 不会重复做功 不会丢失工作
9 x, L4 I% p9 |% S5 U( m) s3.经验丰富 总能拿出一种解决方案 1 s6 _- ?, P- J5 P+ j5 O% y
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
' Z# Y' c7 j8 c0 T9 N% w5.大致方向总是不差 错也只是参数不是思路 不是算法 $ {+ G& w; {' u( o4 n; ^
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 ; M4 ~% O* J1 l$ x m
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
& q# W# ]! P1 S' H' |- G* M--------------------- - i7 R O9 Q4 n6 G
% h `' c2 W. [& E* l+ w9 s( w' C9 R% V' I8 G8 }" E/ ~* `
- l) s" R, G g2 [! S7 F0 l& U, U |
zan
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