提示：DS C君认为的难度：C<A<B，开放度：B<A<C 。A题：无人机定点投放问题这道题是传统的物理类题目，基本每次建模竞赛都会有。由于这道题目并未给明数据，所以数据获取和搜集资料是前期最重要的工作。可以使用到模拟仿真来进行求解。这道题目由于太过公式化，存在最优解。如果你要参加国赛，选择这道题不会有很好的训练效果。寻找因素之间的关系可以用的方法为：1相关性分析：通过计算
# Python数学建模：人口回归分析预测模型
在当今社会，人口预测是一个至关重要的问题，政府和企业都需要对未来的人口趋势有准确的预判。本文将介绍如何使用Python进行人口回归分析预测模型的构建，并给出相应的代码示例，帮助大家理解和掌握这一技术。
## 1. 什么是回归分析？
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系。简单来说，它可以帮助我们理解自变量（例如，年份、经济发展等）如何影
线性回归介绍 回归分析是研究变量之间因果关系的一种统计模型；因变量就是结果，自变量就是原因；基于结果变量（因变量）的种类，回归分析可分为：线性回归（因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量）、柏松回归（因变量为计数变量）；这三种回归模型中自变量则可以是任意类型的变量； 有的自变量对因变量的影响不是很大，且自变量之间可能存在多重共线性（即可能不完全独立），通过建立逐步回归分析
原创
2022-01-02 14:00:04
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数学建模之回归分析应用场景1. 建立回归模型1.1 筛选变量1.1.1 确定样本空间1.1.2 对数据进行标准化处理1.1.3 变量筛选1.1.4 调整复判定系数1.2 最小二乘估计2. 回归模型假设检验3. 回归参数假设检验和区间估计4. 拟合效果分析4.1 残差的样本方差(MSE)4.2 判定系数（拟合优度）5. 利用回归模型进行预测其他偏相关系数（净相关系数）复共线性和有偏估计方法小结 应
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2024-03-18 07:19:36
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机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。线性回归模型就属于监督学习里的回归模型。线性回归是通过属性的线性组合进行预测的函数，即f(x)=w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+bf(x) = w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+b向量形式为：f(x)=wT∗x+bf(x)=wT∗x+b其中 w=(w1,w2,w3,
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2024-02-28 20:25:01
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目录 一，水塔总水量以及流速预测问题 1.1、题目 1.2、建立模型 1.3、用MATLAB计算，将“-”替换为-1。 1.4、拟合法
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2023-06-06 17:19:50
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一、选题背景
人们的一切活动，其目的无不在认识世界和改造世界，时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态
的角度刻划某一现象之间与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。而且运用时序模型还可以
预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观世界之目的。近几年来，时间序列分析引起了国内外学
者及科研和管理人员的极大兴趣，特别是随着
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2023-12-19 15:37:05
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文章目录数据详情单变量分析离散值连续值建模逻辑回归模型评估随机森林随机森林调参朴素贝叶斯人工神经网络 数据详情包含了某段时间内，每一天的天气观测值，目的是为了预测明天是否会下雨Date：The date of observation
Location：The common name of the location of the weather station
MinTemp：The minimu
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2024-08-22 10:03:26
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前言逻辑回归（Logistic regression)是一个分类模型，可解释性强。本次学习主要内容有：逻辑回归算法原理逻辑回归算法实践基于鸢尾花（iris）数据集的分类预测逻辑回归算法原理逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归的思路是：先拟合决策边界，再建立这个边界
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2024-04-25 20:29:50
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层次分析法建模比赛中最基础的模型之一，也是最常用到模型，其主要用于解决评价类问题。 一、解决评价类问题，大家首先要想到以下三个问题： ① 我们评价的目标是什么？ ② 我们为了达到这个目标有哪几种可选的方案？ ③ 评价的准则或者说指标是什么？（我们根据什么东西来评价好坏）二、根据这三个问题，我们可以将模型分为：目标层、准则层、方案层 层次分析法可分为四个步骤建立： 第一步：标度确定和构造判断矩阵；
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2023-11-21 11:21:14
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数学建模：线性回归模型1.多重线性回归模型1.1 引入线性回归分类简单线性回归（一个自变量）多重线性回归（多个自变量）线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析过程中可以确定）方差齐性（回归分析过程中可以确定）：建模中存在的误差两个变量：X和Y例1：人体的身高和体重X：人体的身高Y：人体的体重身高X大时，体重Y也会倾向于增大，但是X不能严格地决定Y1.2相关关系相关关系：
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2023-11-27 13:51:28
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I . 预测建模 与 描述建模II . 预测模型 与 函数映射III . 预测模型的分类 ( 分类 | 回归 )IV . 预测建模 测试集V . 预测建模 拟合过程VI . 预测模型结构确定VII . 基于分类的判别模型VIII . 基于分类的概率模型IX . 预测模型的评分函数X . 基于回归的预测模型
原创
2022-03-09 10:13:07
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1.双变量相关分析1.1理论基础1.2简单散点图的绘制介绍1.3相关性分析1.4分析相关性结果2.简单线性回归分析2.1简单概括2.2分析过程2.3结果分析3.曲线回归分析3.1问题介绍3.2分析过程3.3结果分析
去年的一段时间，工作非常忙碌，项目的需求一个接着一个，简直让人头皮发麻啊。当然，每次新需求出来上头总需要给一个合理的排期，以便按时按质完成。今年相对去年来说没那么忙碌，于是抽空写了这篇博客，也算是一个小小的总结吧。下面来说一下本人是如何进行新需求开发时间的评估，也算是自己对以前知识的回顾和学以致用的思想。假设我们软件开发的工时和需求的用例、实体数量、涉及的数据表数量相关，以历史数据为训练样本：需求
# 人口预测模型的探讨：使用灰色预测法的数学建模
人口预测是社会科学和经济发展研究中的重要课题。准确的人口预测不仅有助于政府科学决策，还可以为各类社会服务和基础设施建设提供数据支持。本文将介绍一种简单有效的人口预测方法——灰色预测法，并结合 Python 代码进行实例分析。
## 什么是灰色预测法？
灰色预测法，是一种基于不确定性系统的数学建模方法，尤其适用于小样本和不完全信息的情况下。相较
前言：本例使用的是一个天气时间序列数据集，由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录，这个例子作为初学者必看的例子之一，在这个数据集中，每十分钟记录14个不同的量（比如风向、湿度等），其中包含多年的记录。最原始的数据可以追溯到2003年，我们利用此数据构建模型，输入最近的一些数据，比如几天的，可以预测出24h之后的气温。数据集的样子如下：话不多说，直接上代码 一、代码impo
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2024-04-14 14:20:07
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目录1. 评价模型2. 优化模型3. 分类模型4. 预测模型本文主要介绍数学建模的四大模型分类，分别是评价模型、优化模型、分类模型、预测模型。关注公众号：数模乐园，回复“买”，获得更多数模教程1. 评价模型 评价模型可以处理难于完全定量分析的问题，比如选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的
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2024-01-12 00:13:02
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问题陈述目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测，使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1：表
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2024-04-01 06:48:52
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logistic回归logistic回归分析可用于估计某个事件发生的可能性，这是一个分类模型而不是一个回归模型！它的基本思想是利用一条直线将平面上的点分为两个部分，即两个类别，要解决的问题就是如何拟合出这条直线，这个拟合的过程就称之为“回归”。 logistic模型假设你有一个需要预测的内容，要通过三个输入，x1 、x2 和 x3的某种线性组合来预测某个问题，或者说知道某件事情发生的概
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2024-05-05 17:48:27
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VGG16是一个16层的卷积神经网络模型，输入数据的维度为224*224*3，即长宽均为224像素的RGB彩色图片，VGG16模型的权重由ImageNet训练而来。由于其具有简单实用的优点，因此，在图像分类和目标检测任务中得到了较为广泛的应用。1.卷积神经网络的基本概念1.1卷积 简单的将
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2023-12-12 16:50:04
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