数学建模中的一些常用数据处理方法下载

weixin_39821746 2020-07-28 05:30:29

还挺有用的，关于一些数学建模比赛中的数据处理问题
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Peter，某科技公司高级量化分析师，金融数学硕士毕业，擅长数据分析和数据挖掘，在公司长期从事机器学习建模，拥有多家银行，消费金融和互联网金融风控建模经验。熟练掌握Python编程软件和数据库等软件.

常用的数据处理方法：文章目录常用的数据处理方法：一、人口模型和数据拟合1.1 指数型人数模型1.2 阻滞型人口模型二、神经网络方法1. 多层向前神经网络原理介绍2. Matlab相关函数介绍3.神经网络实验三、灰色模型及预测例子一、人口模型和数据拟合 1.1 指数型人数模型马尔萨斯模型设时刻t时人口为x(t)x(t)x(t)，单位时间内的人口增长率为r，则Δt\Delta tΔt时间内增长的人口为： x(t+Δt)−x(t)=x(t)×r×Δt x(t+\Delta t)-x(t)=x(t)\t

本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。总的来说，常用主成分分析来降维，综合评价的方法有因子分析法、层次分析法、....，用蒙特卡罗方法来随机模拟求解；...

数据预处理主要有四个任务：数据清洗、数据集成、数据变换及数据规约。本文主要介绍常用的数据清洗与数据变换,其中数据清洗包括异常值与缺失值的处理;数据变换指将一种格式的数据转换为另一格式的数据。以上就是在数学建模及Matlab应用中数据预处理的一些步骤与方法，由于博主水平有限，编写过程中尽管搜集了参考资料，但可能仍存在错误，敬请大家指正。............

将分散的数据源中的数据，集成到一个统一的数据集合。就是获取所需要的数据)noise是数据随机误差，正常的，但会影响变量真值反映。表示数量散度的统计量：方差、极差、标准差。表示位置的统计量：算术平均值和中位数。表示分布形态的统计量：偏度和峰度。

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