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- 来自专栏机器学习AI算法工程
【LDA数学八卦-4】文本建模
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。 所以在统计文本建模中，我们希望猜测出上帝是如何玩这个游戏的，具体一点，最核心的两个问题是 上帝都有什么样的骰子； 上帝是如何抛掷这些骰子的； 第一个问题就是表示模型中都有哪些参数，骰子的每一个面的概率都对应于模型中的参数 以上这种直观的想法由Hoffman 于 1999 年给出的PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型中首先进行了明确的数学化。
1.2K30发布于 2018-03-12 - 来自专栏云深之无迹
数学建模
宾馆定价问题 某宾馆有150间客房，经过一段时间的经营实践，该宾馆经理得到一些数据：如果每间客房定价为200元，入住率为55％；定价为180元，入住率为65％；定价为160元，入住率为75％；定价为140元，入住率为85％。欲使每天的收入最高，问每间客房的定价应为多少？
81030发布于 2020-08-13 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--旅行商
旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是数学建模中的一个经典组合优化问题。 数学模型 标准的TSP可以描述为以下数学模型： 设 nn 个城市分别为 C1,C2,…,CnC1,C2,…,Cn，任意两个城市 ii 和 jj 之间的距离已知，记为 dijdij。 旅行商问题的数学模型在其他领域（如生物信息学、材料科学）的应用研究有哪些？ 旅行商问题（TSP）作为经典的组合优化问题，其数学模型在多个领域中得到了广泛应用。
1.2K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--随机森林
在线性关系建模和小样本处理方面的限制：随机森林在建模线性关系和处理小样本数据方面存在一定限制。 模型解释性较差：随机森林的模型解释性较差，这可能会影响对其决策过程的理解。 随机森林在处理大数据集、特征重要性检测、抗噪声能力和鲁棒性方面表现出色，但在运行时间、对噪声数据的敏感性、结果不可重复性以及在线性关系建模和小样本处理方面的限制等方面存在劣势。
1.3K11编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--禁忌搜索
python代码示例 import random # 定义距离矩阵 distance_matrix = [ [0, 2, 9, 10], [1, 0, 6, 4], [15,
91710编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--聚类分析
数学建模中的聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。这种方法的主要目的是通过分析数据的内在结构来发现数据中的潜在模式和规律。 常用的数学公式和方法： K-means聚类算法： 误差平方和准则函数：用于评价聚类性能。其公式为： 其中，CiCi 是第 ii 个簇，μiμi 是第 ii 个簇的中心。 结论 数学建模中的聚类分析是一种强大的工具，能够帮助我们从复杂的数据中发现有意义的结构和模式。通过合理选择距离度量、聚类算法以及评估方法，可以有效地进行数据聚类并获得有价值的洞察。 数学建模中的聚类分析在市场细分中的具体应用案例是什么？ 在数学建模中，聚类分析是一种无监督学习技术，通过将数据集分成若干组（即聚类），使得同一聚类内的数据点尽可能相似，而不同聚类间的数据点尽可能不同。
80110编辑于 2024-10-16 - 来自专栏全栈程序员必看
数学建模的一些方法_对数学建模的认识
一，数学模型分类 本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。 首先，既然是数学建模，就离不开模型，具体的模型有哪些呢？ 二、建模方法分类 常用的方法有： 1.类比法、2.二分法、3.量纲分析法、4.图论法；5.差分法、6.变分法、7.数据拟合法、8.回归分析法 9.数学规划法(线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划 3、量纲分析法 量纲分析法常用于定性地研究某些关系和性质，利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系，在数学建模过程中常常进行无量纲化。 4、图论法 图论方法是数学建模中一种独特的方法，图论建模是指对一些抽象事物进行抽象、化简，并用图来描述事物特征及内在联系的过程，也是数学建模的一个必备工具。 当初刚接触数学建模，我用的挺嗨的，但是弊端也非常明显。 评分标准都是自己编的，没有什么专家打分，得出的评分体系靠语言支撑。 但是初入门还是可以用用，也没有坏处。
2.8K10编辑于 2022-11-09 - 来自专栏巴山学长
层次分析法在数学建模中的matlab实现【数学建模】
前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。 今天我们学习的是数学建模中的层次分析法。 一、层次分析法的介绍 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP），最早是由美国运筹学家 T. L. 方案层单排序权值:') fw w=fw*zw;%层次总排序 [m,n] = max(w); disp((sprintf('最终选择的方案为方案%d',n))) 本期内容由小编编程手撰写，编程手有丰富的数学建模与 鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【数学建模】系列，将逐一揭开数学建模的“神秘”面纱，与大家一起在数学建模的海洋里畅游。 若您有过数学建模的获奖经历，并有一定的matlab编程基础，欢迎将您的成功经验整理成文推送给我们与大家分享。
3.6K20发布于 2021-04-22 - 来自专栏全栈程序员必看
数学建模之方差分析模型_数学建模层次分析法
数学建模之方差分析 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA) 应用场景 单因素方差分析 Matlab实现——anova1 多重比较 双因素方差分析 Matlab ) i(i=1,2,…,4) i(i=1,2,...,4)） 示例： 代码运行结果： 多重比较 代码运行结果： 双因素方差分析 ——考虑两个因素A，B对指标的影响 正交表：一系列规格化的表格，每一个表都有一个记号，如 L 9 ( 3 4 ) L_9(3^4) L9(34) 最简单的正交表是 L 4 ( 2 3 ) L_4(2^3) L4(23)，其含意为：“L 正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性： 每列中数字出现的次数相同，如 L 9 ( 3 4 ) L_9(3^4) L9(34)表每列中数字1，2，3均出现三次 任取两列数字的搭配都是均衡的，如 例如： 参考文献 [1] 司守奎.数学建模算法与程序[M].海军航空工程学院, 2007 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.5K11编辑于 2022-11-04 - 来自专栏笔记c
数学建模——熵权法
信息熵值越小，权重越大 二、熵权法基本思路 权重大-->提供的信息量大-->指标的变异性大-->信息熵值小 1.数据归一化 2.计算指标变异性 3.计算信息熵 4.计算权值 三、熵权法计算步骤 1. 4.计算信息熵冗余度 计算第j项指标的信息熵冗余度 5.计算各指标权重 计算第j项指标的权重 6.计算综合得分 计算第i个评价对象的综合得分 四、应用例题分析 成绩评价 判断下列同学的综合成绩排名 语文（150） 数学（150） 英语（150） 物理（110） 化学（100） 生物（90） A同学 80 90 90 70 90 90 B同学 60 90 100 70 90 80 C同学 70 G同学 90 100 90 70 100 80 1 数据归一化 均为正向指标 采用 2.计算变异性指标 计算第j项指标下第i方案指标值的比重 3 计算信息熵 计算第j项指标的信息熵值 4 y(:,j)=(ymax-ymin)*(xmax(j)-x(:,j))/(xmax(j)-xmin(j))+ymin; end end 熵权法.xlsx 语文（150） 数学
27.8K46编辑于 2022-11-15 - 来自专栏学习成长指南
数学建模之MATLAB使用
举一个很简单的例子，我们在高等数学里面的微积分学习时经常求不定积分，也就是原函数，这个过程实际上进行的就是符号运算，我们通过对一些变量字符x等等的运算，最后得出一个表达式； 或者说是高等数学里面的微分方程 eye,randn,magic,eye等等； （3）我们在二维数组里面可以使用单个的角标找到对应位置的元素，这个时候是从每一列开始，每一列结束后进行下一列，这样的方法和双下标的一样找到对应位置的元素； （4） 当然，我们也可以自己进行命名，我们可以不使用系统的1，0；我们可以定义一个向量保存这些元素，下面就是给这个定义的L行向量重新命名为NaN,这样的话符合条件的位置就不会使用1，而是使用NaN进行标识； （4） ，也可以利用对角线上面的元素创建一个新的矩阵； 4.两种引号的使用说明 （1）双引号的使用 我们打开这个结果就可以发现这个是一个1*1的矩阵；如下图所示： 这个表明这个字符串只是一个1*1的矩阵（这个会和后面的单引号区分的 ，因为他是一个1*11的矩阵，如果是双引号修饰的，我们使用4就会显示越界访问的错误，因为双引号修饰的就是1*1的矩阵，不可能找到第四个，单引号的有几个字符就可以找到第几个字符； 其次，我们对于双引号修饰的内容
42010编辑于 2025-02-24 - 来自专栏Yui编程知识
【数学建模】MATLAB快速入门
如果字符串本身右单引号，则在单引号位置使用双重单引号 如果需要选择第4个字符： s = tmp(4) %s就会等于l MATLAB的数组下标是从1开始的，同时也不能越界访问。 常见运算：转置、取逆、求特征值会特征向量 a = [3 2 1;2 4 1;3 9 2] b = a' %求转置 [d,v] = eig(a) %求特征值和特征向量 e = inv(a) %求逆矩阵
74810编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--支持向量机
在实际应用中，支持向量机（SVM）与其他机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）相比具有以下优势和劣势： 优势： 严格的数学理论支持：SVM有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，从而简化了通常的分类和回归问题 增量学习是一种逐步构建模型的方法，每次只更新部分数据，而不是一次性加载整个数据集。这种方法特别适用于大规模数据集，可以有效减少内存占用和计算时间。
82410编辑于 2024-10-16 - 来自专栏学习成长指南
数学建模--MATLAB基本使用
二维图形的绘制 二维图形的绘制要是用这个plot函数，我们通过这个例子来认识一下函数的使用方法，以sin1/x为例吧： （1）这个地方我们只绘制了-1~1范围里面的函数图像，这样便于观察函数的效果，学过高等数学的同学们对于这个函数就非常的熟悉 下面是效果图： 3.空间曲线的绘制 绘制空间曲线x^2+y^2+z^2=16,x+y=0(这2个方程是在一个括号里面进行联立的） 首先要转化成为参数方程，也就是x=2根号2sint;y=-2根号2cost;z=4cost ; 下面是是否添加grid on的区别，读者可以自行感受： 这个是没有grid on的，可见就没有曲线的格子； 这个是添加了grid on的，差别就显而易见了； 4.函数极限实验 （1）符号运算，matlab 我们使用int(s,x)就是表示对s表达式里面的x进行积分； 顺便提一句：无论是积分求解还是极限的求解，我们都是使用inf代表无穷； 下面是例子： （需要了解的是这个不定积分的求解是没有常数项的（实际上数学里面的求解是由常数的 里面很有特色的一种运算，我们都知道，矩阵在进行乘法操作的时候，并不是对应的元素进行相乘，但是如果我们对于矩阵里面的元素使用点乘运算，就可以实现对应位置的元素相乘，在绘图里面这个运算有十分广泛的运用； （4）
82210编辑于 2025-02-24 - 来自专栏学习笔记
数学建模——线性回归模型
4.拟合模型： 利用最小二乘法或其他拟合方法来估计模型的参数。最小二乘法是一种常用的方法，它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定参数。 4.方差膨胀因子（VIF）： 用于检测自变量之间的多重共线性问题。 6.解释结果： 分析模型的参数估计，理解自变量与因变量之间的关系。 如果假设不成立，可能需要对模型进行修正或者选择其他的建模方法。
1.1K10编辑于 2024-06-15 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--微分方程
在数学建模中，微分方程模型是一种极其重要的方法，广泛应用于各种实际问题的描述和解决。微分方程模型通过建立变量及其变化率之间的关系，可以预测和分析系统的行为。 结论 微分方程模型在数学建模中具有重要地位，它不仅能够全面深刻地揭示实际事物内在的动态关系，还能帮助我们做出相应的决策或对未来进行预测。 通过合理选择和应用不同的微分方程模型，可以有效地解决各类实际问题，提高建模的准确性和实用性。 如何在数学建模中准确识别和选择合适的微分方程模型？ 常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）在数学建模中的优缺点分别是什么？ 在数学建模中，常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）各有其优缺点。 例如，对于需要高精度和稳定性的复杂问题，龙格-库塔法和多步法是较好的选择； 数学建模中微分方程模型的最新研究进展有哪些？
3K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏全栈全栈
用 Python 做数学建模
前言 这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。 先补充一些基本的数据知识。 #多维度 >>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) #预设维度 >>> np.array([1, 2, 3], ndmin ],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')]) >>> x['a'] array([1, 3]) 正文 补充完一些基础的数据知识就开始接触真正的数学建模用到的类型知识了。 这里不讨论具体问题，只涉及数学方程转换成函数语言进行求解的过程，参考书籍：数学建模算法与应用。 ? 1 ''' 2 max： z = 4x1 + 3x2 3 st: 2x1 + 3x2<=10 4 x1 + x2 <=8 5 x2 <= 7
2.1K21发布于 2020-03-17 - 来自专栏学习成长指南
数学建模---Matlab学习笔记
这个就是小猫走出山洞的平均时间； （3）二分法求解零点问题 我们这个二分法类似于变成里面的二分查找；由图像可得到，ab分别是函数图像的两个端点，二分法就是取出ab的中点c，让ac两点的函数值相乘（就是利用数学里面的零点存在定理 try-catch语句 示例1：这个地方显然是无法进行运算的，我们直接运算就会报错，使用try-catch语句就不会报错，而是显示相应的提示信息；这个就类似于其他编程语言里面的assert断言 示例2：M是一个4* 4的方阵，我们想要取出来这个方阵的第r行数据，如果r小于4的话我们肯定是能够正常取出来的，但是我们的r大于4，就会报错，我们使用try-catch语句，如果越界，就让他返回一个空向量，这个时候我们的6已经越界了
27410编辑于 2025-02-24 - 来自专栏学习成长指南
数学建模--SPSS入门介绍
1.软件介绍 1.1今天是第一次接触这个软件，给我的感觉就是这个软件挺大的，下载花费了好长的时间，但是高兴的是我们学校拉开了数学建模培训的帷幕，我终于可以跟着老师学习了，其实不是不想自学，但是就是感觉老师提供的资源是经过筛选的 这个分析的结果实际上就是一个树状的结构，上面的这个可能是某种编程语言，相关的代码可以写到我们的论文的附录里面，下面的这个图就可以显示出来我们的分析结果； 2.6数据导入 上面我们是自己写文件，实际上是没有必要的，因为这个数学建模比赛里面通常都会有附件
25010编辑于 2025-02-24 - 来自专栏数学建模必知必会
如何快速准备数学建模？
数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具，也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域，数学建模为我们提供了将实际问题转化为数学形式，并利用数学理论和方法进行求解的强大能力。 作为一名从事数学建模多年的博主，专注数学建模已有五年时间，期间参与了数十场不同规模的建模比赛，积累了丰富的经验。无论是模型原理、建模流程，还是各类题目分析方法，我都有深入的理解。 大多数数学建模比赛（如美国大学生数学建模竞赛、全国数学建模竞赛等）都采用了团队协作的形式，且通常每队只有三人。如何根据个人优势明确分工，并确保各角色的职责清晰，便能提高工作效率，减少混乱与冲突。 查阅经典案例： 如果无法直接确定模型，可以参考往届优秀论文或经典教材（如《数学建模算法与应用》）。公众号-数学建模岛可免费领取：以上建模资料均可以免费在'数学建模岛'公众号下载，输入软件名称即可下载。 4.模型结果验证不足建模完成后，缺乏对模型结果的充分验证，导致结果可能不可信。交叉验证： 对模型进行K折交叉验证，检测模型在不同数据集上的表现。
83732编辑于 2025-01-08
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