2022高教社杯数学建模思路 - 案例：机器学习
假设数据 X中有 N 个样本，每个样本 Xi 为p 维数据。本节内容主要是利用极大似然估计计算高斯分布下的最优参数。高斯分布在统计机器学习中占据重要的地位。所有的样本都独立同分布于高斯分布。...
2022高教社杯数学建模思路 - 案例：线性回归
2022高教社杯ABCD赛题思路解析：https://blog.csdn.net/dc_sinor/article/details/1262119832022高教社杯ABCD赛题思路解析：https://blog.csdn.net/dc_sinor/article/details/126211983
2022高教社杯数学建模思路 - 案例：指数族分布
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2022高教社杯数学建模思路 - 案例：支持向量机SVM
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2022高教社杯数学建模思路 - 复盘：校园消费行为分析
在为师生提供优质、高效信息化服务的同时，系统自身也积累了大量的历史记录，其中蕴含着学生的消费行为以及学校食堂等各部门的运行状况等信息。南理工教育基金会将拿出“种子基金”100万元作为启动资金，根据每位贫困学生的不同情况确定具体的补助金额，然后将这些钱“悄无声息”的打入学生的饭卡中，保证困难学生能够吃饱饭。数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为，为改进学校服务并为相关部门的决策提供信息支持。根据上述分析的结果，很容易为食堂的运营提供建议，比如错开高峰等等。...
2022高教社杯数学建模思路 - 案例：粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，应用非常广泛。粒子群算法于1995年提出，距今（2019）已有24年历史。粒子群算法中每一个粒子的位置代表了待求问题的一个候选解。每一个粒子的位置在空间内的好坏由该粒子的位置在待求问题中的适应度值决定。每一个粒子在下一代的位置有其在这一代的位置与其自身的速度矢量决定，其速度决定了粒子每次飞行的方向和距离。...
2022高教社杯数学建模思路 - 案例：核方法(机器学习)
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2022高教社杯数学建模思路 - 案例：降维(机器学习)
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2022国赛数学建模思路 - 案例：集成算法AdaBoost
分类正确的样本会在下一次迭代中降低权重，而分类错误的样本会在下一次迭代中提高权重，这样做的目的是，使得算法能够对其不擅长（分类错误）的数据不断的加强提升学习，最终使得算法的成功率越来越高。在对新的数据进行预测时，需要经过这 N 个模型的预测，每个模型的预测结果会带有一个权重值，最终综合 N 个模型结果，来形成最后的预测结果。boosting 算法中每个模型的权重是不相等的，而bagging 算法中每个模型的权重是相等的。算法的组合有多种形式，比如将不同的算法集成起来，或者将同一种算法以不同的形式集成起来。.
2022国赛数学建模思路 - 案例：Apriori-关联分析
本文简述关联分析算法Apriori算法的原理，然后用python3进行了实操，需要注意的是，Apriori算法的缺点——每次增加频繁项集大小时(即Ck->Lk时)，算法需要重新扫描整个数据集，当数据集很大时，算法效率很低。解决方法是FP-Growth算法，这个算法我们下一次讲解。...
2022国赛数学建模思路 - 案例：FPTree-频繁模式树
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理，他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题，而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后，产生关联规则的步骤还是和Apriori是一样的。常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。...
2022国赛数学建模思路 - 案例：线性优化-粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，应用非常广泛。粒子群算法于1995年提出，距今（2019）已有24年历史。粒子群算法中每一个粒子的位置代表了待求问题的一个候选解。每一个粒子的位置在空间内的好坏由该粒子的位置在待求问题中的适应度值决定。每一个粒子在下一代的位置有其在这一代的位置与其自身的速度矢量决定，其速度决定了粒子每次飞行的方向和距离。...
2022国赛数学建模思路 - 复盘：校园网的优化模型
本次建模通过对校园网计费需求、常用网络计费方式的分析,解决了在不同条件下通信端口数与上网用户数的关系,并且分析了不定时上网时各时间段的可能性和产生的抱怨问题.给出了此时上网的通信端口平均使用率.针对分段计时收费,说明了按时间长短来计费的不利之处,并提出了一种通用的校园网计费系统解决方案:分时计费方案.这种方案较为合理的以不同时间上网用不同收费的方法,使得所有通信端口的使用率大为提高,并且能够让同一时间上网的人数不会长时间的过多用户使用而导致用户的抱怨问题....
2022国赛数学建模思路 - 复盘：生成规划模型
某大学数学系人力资源安排问题是一个整数规划的最优化问题，通过具体分析数学系现有的技术力量和各方面的约束条件，在问题一的求解中，可以列出一天最大直接收益的整数规划，求得最大的直接收益是42860元；而在问题二的求解中，由于教授一个星期只能工作四天，副教授一个星期只能工作五天，在这样的约束条件下，列出一个星期里最大直接收益的整数规划模型，求得其最大直接收益是198720元。解决更为复杂的实际问题。学系现有的技术力量的安排是随机的，在相同工作时段里，可能会出现部分人工作次数较多，而部分人较少的不公平情况。...
2022国赛数学建模思路 - 复盘：校园消费行为分析
在为师生提供优质、高效信息化服务的同时，系统自身也积累了大量的历史记录，其中蕴含着学生的消费行为以及学校食堂等各部门的运行状况等信息。南理工教育基金会将拿出“种子基金”100万元作为启动资金，根据每位贫困学生的不同情况确定具体的补助金额，然后将这些钱“悄无声息”的打入学生的饭卡中，保证困难学生能够吃饱饭。数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为，为改进学校服务并为相关部门的决策提供信息支持。根据上述分析的结果，很容易为食堂的运营提供建议，比如错开高峰等等。...
2022国赛数学建模思路 - 复盘：光照强度计算的优化模型
建议最好用python去实现，图会好看一些，而且国内当前趋势会逐渐淘汰matlab，目前有些学校已经无法使用matlab了。（对于（1）、（2）问，假设横向（纵向）墙壁与光源、光源与光源、光源与墙壁之间的距离是相等的.）匀的安放4个光源（分别为1、2、3、4），各个光源的光照强度均为一个单位，如下图。现在已知一个教室长为15米，宽为12米，在距离地面高2.5米的位置均。...
【Redis底层解析】整数集合
每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面，并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型都要长时，整数集合需要先进行升级(upgrade)，然后才能将新元素添加到整数集合里面。根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间。将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放置到正确的位置上，而且放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性不变。将新元素添加到底层数组里面。...
Python提取PDF中的信息，写入Excel
今天为大家分享一个真实的Python自动化办公案例。今天接到人力资源部同事的需求，想把他人投递的PDF简历资料里的关键信息数据，提取到Excel表中汇总。是由求职者自行编制的简历材料，投递到人力资源部。由于其数据格式的不确定，对数据信息的采集带来了一定困难。先从PDF文档中抓取文字信息保存到word文档中，然后再从word文档中读取文字信息保存到excel中。......
【机器学习】这3种特征分箱方法，一定要理解掌握
大家好，一般在建立时，当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理，也就是将连续型字段转成离散型字段。离散化的过程中，连续型变量重新进行了编码。特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。本文主要介绍3种常见的特征分箱方法，...
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