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RSS订阅原创 2019年全国研究生数学建模 D题 汽车行驶工况构建 建模及经历分享
本文为参加2019年全国研究生数学建模的解题及经历记录，选题为D题，汽车行驶工况构建。全文分成两个部分，前一部分为解题思路和模型的记录，后一部分为参加比赛经历的记录。
2019-12-20 16:43:16
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原创 预测未来销售（Predict Future Sales） 第一次参加kaggle的记录
看过很多数据大神的起步都是从kaggle开始，所以去kaggle注册了个号领略一下。账号注册很久啦，之前只去下载过数据集，正式的比赛是第一次。比赛地址：Predict Future SalesPS : 参加比赛的前提是有kaggle账号，我注册账号的时候不是一帆风顺的，遇到了很多人都遇到的验证码收不到的问题，解决方法据我所知就只有在上网的时候要“科学”，而且这个问题在上传预测数据的时候也会遇到...
2019-11-14 15:25:26
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原创 网络客户购物行为与关联规则研究 数学建模（Part 2）
写在前面：本文是对参加校研数学建模的一次总结，题目即比赛时选择的赛题。Part1里主要写了网购行为预测，Part2主要写关联规则的部分。题目描述详见Part 1：https://blog.csdn.net/weixin_43850698/article/details/102768094在Part1里写了关于问题一、问题二的分析和求解，通过网购客户的各项行为数据来预测未来的购买情况，构建了用...
2019-10-29 22:55:56
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原创 网络客户购物行为与关联规则研究 数学建模及Python代码 （Part1）
在开始前想说的话：来自2019年5月学校研究生数学建模赛题，查找资料后发现，一部分是天池某一年的题目和数据，剩下的则是学校某位老师研究过的题目。虽然比赛已经过去了几个月的时间，但回想起和同伴并肩作战的4天，觉得不记录下来有点可惜。本博客不是最终论文的呈现，结构和叙述上会随意些。问题重述这部分就直接将原题呈现了。背景1随着网络信息技术的迅速发展与移动终端设备的普及，移动商务得到了前所未有的发...
2019-10-28 18:29:52
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原创 Windows系统基于Anoconda安装xgboost（方法转自知乎）
Python小白在xgboost的安装上卡住了，亲测了知乎上一位大神的方法，简单有效。原文地址：如何在Python上安装xgboost? - 王海的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/46377605/answer/349189097打开anaconda自带的Prompt，输入anaconda search -t conda xgboost在里面找到...
2019-05-21 22:20:39
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原创 用MATLAB画Bezier曲线
关于Bezier曲线给定n+1个空间向量Pi∈R3(i=0,1,⋯ ,n)，称n次参数曲线段给定n+1个空间向量P_i\in \mathbb{R^3}(i=0,1,\cdots,n)，称n次参数曲线段给定n+1个空间向量Pi∈R3(i=0,1,⋯,n)，称n次参数曲线段P(t)=∑i=0nPiBin(t),0⩽t⩽1P(t) = \sum_{i=0}^n...
2019-04-23 20:51:11
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原创 生成线性间距向量（linspace）MATLAB和Python
之前写过一篇分别用Python、MATLAB、R生成等差数列的笔记，经过后续学习发现有所疏漏。所以再写一篇笔记补充一下。https://blog.csdn.net/weixin_43850698/article/details/86743783在Python中，用numpy里面的linspacenumpy.linspace(start, stop[, num=50[, endpoint=Tru...
2019-03-03 17:57:10
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原创 100-1000内水仙花数的求解（用R和MATLAB分别实现）
因为不是很熟悉MATLAB的语法，上课时手写代码下课后实现不了，所以用了相对熟悉的R来测试一下思路。先介绍一下水仙花数，如果一个三位数其个位、十位、百位各自的三次幂之和等于这个三位数本身，则这个三位数就称为水仙花数。a3+b3+c3=abc‾a^{3}+b^{3}+c^{3} = \overline{abc}a3+b3+c3=abc题目很简单，思路就是把三位数的个位、十位、百位取出作判断...
2019-02-27 14:10:57
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原创 查准率（precision）和查全率（recall）的笔记
对于二分类问题，根据真实结果和预测结果得到“混淆矩阵”，其结果组合可分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative）四种情况，其简写分别为TP、FP、TN、FN。查准率P（precision）和查全率R（recall）是对预测性能的度量。P=TPTP+FPP=\frac{TP}{T...
2019-02-20 00:39:55
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原创 关于过拟合（overfitting）与正则（regularization）的笔记
模型训练不够会出现欠拟合（underfitting），训练太完美又会过拟合（overfitting）。无论是哪一种，都不是我们想要的结果。解决过拟合的方法之一是正则化。周志华老师的《机器学习》中写道：“正则化可理解为一种‘罚函数法’，即对不希望得到的结果施以惩罚，从而使得优化过程趋向于希望目标。从贝叶斯的角度来看，正则化项可认为是提供了模型的先验概率。”（《机器学习》133页）...
2019-02-18 22:02:31
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原创 房价预测模型数据探索（part 1）python数据分析
最近看到房价预测分析模型，据我自己查找是kaggle上面的入门级项目，所以觉得写一点笔记不会涉及到版权问题之类的。其他网站上关于房价预测模型的笔记kaggle House Prices: Advanced Regression Techniques因为初学，对于配置之类的还不熟悉，使用的是Jupyter Notebook。目标是房价预测，所以数据探索都以房价为中心。数据是CSV格式的，先...
2019-02-17 20:23:21
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转载 Python中matplotlib画图正常显示设置
（笔记）Python中matplotlib画图正常显示设置import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号...
2019-02-13 18:40:53
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原创 第一次注册GitHub 验证不通过的解决办法
在基友的建议下决定去注册GitHub，但是注册一直卡在第一步。用户名（想了好几个都重复…）、邮箱、密码都设置完成后，一直出现下图的情况并且邮箱收不到验证邮件，进行不了后面步骤想到可能是浏览器的问题，从Chrome换成Edge好像还是一样，没有改变。从help里看到这两个浏览器都是支持的，有点疑惑换浏览器可能是最简单的尝试办法了，决定用手机试试看，尽管我手机上没有这几个浏览器中的任何一个。...
2019-02-12 13:08:01
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原创 生成等差数列 Python（linspace）、R（seq）、Matlab
在看到可以用numpy库中的linsapce来生成数列的时候有了一点联想，在R语言和Matlab里也有类似的语句来生成。查阅了一下，linspace( )是用于生成等差数列的，那么类似的操作在R语言里是用seq( )函数，在Matlab中用[ : : ]命令即可。以下为对比。Python中numpy.linspace(start, stop[, num=50[, endpoint=Tru...
2019-02-01 19:01:46
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原创 Python Numpy 自然数填充数组
今天学习Numpy时，想到了一个小问题。在Numpy中，随机生成array是比较容易的，用np.random.rand即可。如下a = np.random.rand(3,4)可得array([[ 0.05301444, 0.88175316, 0.01061948, 0.52498083],[ 0.51335312, 0.60080174, 0.66578974, 0.880...
2019-01-30 23:30:00
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原创 第一次写CSDN的博客，小小探索
因为不得不提上日程的Python与数据分析的学习，打算在这里记录一下遇到的小问题和当时想到的、找到的可能解决的小方案。第一次在这种编程社区写博客，看到编辑器内种类繁多的编码帮助，内心小小的忐忑。就将这篇日志当作一个探索新世界的开始吧。说起自己的编程能力，不能说一点儿不会，可实际也没会多少。几乎所有理工类学生都学过的C语言，刷题后过了计算机二级；作为统计背景的学生，R语言马马虎虎可以应付得了课程作...
2019-01-30 17:44:22
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汽车行驶工况构建0914.docx
2019-12-19
空空如也
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