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數(shù)學(xué)建模是將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型來(lái)解決的過(guò)程，而數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)學(xué)建模中非常重要的一步。以下是為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的幾個(gè)原因： 數(shù)據(jù)質(zhì)量：原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、異常值、缺失值等問(wèn)題，這些問(wèn)題會(huì)對(duì)建模結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以去除噪
在數(shù)學(xué)建模時(shí)，經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)的預(yù)處理，那么會(huì)有一些什么情況呢，跟著北海老師總結(jié)了他的內(nèi)容~希望對(duì)大家有所幫助！ 缺失值 比賽提供的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有些單元格是null或空的 缺失太多:例如調(diào)查人口信息，發(fā)現(xiàn)“年齡”這一項(xiàng)缺失了40%，就直接把該項(xiàng)指標(biāo)刪除 最簡(jiǎn)單處理
目錄 一、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 1、行列式的最大元素和最小元素 2、求向量的平均值和中值? 3、對(duì)矩陣做排序 ?二、數(shù)據(jù)優(yōu)化（數(shù)據(jù)殘缺值和異常值的處理） 1、數(shù)據(jù)殘缺 ①插值 ②擬合 ?③鄰近替換 ④KNN算法填充 2、數(shù)據(jù)異常 ①拉依達(dá)準(zhǔn)則 ②替換異常值 3、數(shù)據(jù)變換 ①0-1標(biāo)準(zhǔn)化 ②z-
對(duì)附件1中每種催化劑組合，分別研究乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴的選擇性與溫度的關(guān)系，并對(duì)附件2中350度時(shí)給定的催化劑組合在一次實(shí)驗(yàn)不同時(shí)間的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析。 step1：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析 數(shù)據(jù)的預(yù)處理（A11的缺失） 可視化、數(shù)據(jù)關(guān)系展示 包括畫(huà)出各個(gè)因變量（不同
?? 文章首發(fā)于我的個(gè)人博客：歡迎大佬們來(lái)逛逛 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)變換的方式：通過(guò)某些簡(jiǎn)單的函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)變換。 x ′ = x 2 x ′ = x x ′ = log ? ( x ) ? f ( x k ) = f ( x k + 1 ) ? f ( x k ) begin{aligned}x^{prime}=x^2 \\\\begin{aligned}x^{prime}=sqrt{x}end{aligned} \\\\x\\\'=log(x) \\\\nabla fleft(x_{k})right.=f
目錄 一、簡(jiǎn)介 二、多項(xiàng)式擬合 （一）指令介紹 （二）代碼
? 我還掌握了numpy庫(kù)中的reshape函數(shù)，收獲很大 最后結(jié)果： ?
正向化：指將指標(biāo)轉(zhuǎn)化為越大越好，例如求最小值，乘以符號(hào)轉(zhuǎn)化為求最大值 注：x為numpy數(shù)組 極小型指標(biāo)正向化： 中間型指標(biāo)正向化（例如PH值需要越接近7越好,xbest=7.0，轉(zhuǎn)化為越大越好）: 區(qū)間型指標(biāo)正向化 使用示例 輸出結(jié)果 [0. ?0.5 1. ?0.5 0. ]
數(shù)學(xué)建?！獢?shù)據(jù)可視化seaborn 寫(xiě)作由來(lái)： 最近在準(zhǔn)備數(shù)學(xué)建模美賽，在畫(huà)圖表的時(shí)候，之前一直用的是matplotlib，但是畫(huà)出來(lái)總感覺(jué)不是很好看，而美賽挺注重文章的美觀，所以找到了另一個(gè)實(shí)用的高級(jí)的Python包——seaborn。 概括 風(fēng)格(style) 有5種風(fēng)格 white,whitegrid,dark,darkgri
一維插值是一種在給定有限數(shù)據(jù)點(diǎn)集合的情況下，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)函數(shù)來(lái)近似估計(jì)這些數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的值。它基于假設(shè)，在相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間存在某種連續(xù)性或平滑性。 一維插值常用于曲線擬合、曲線重建和數(shù)據(jù)補(bǔ)全等應(yīng)用中。其中最簡(jiǎn)單的一種插值方法是線性插值，即通過(guò)連接相
