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摘要： 1、SKlearn 是什么 Sklearn（全称 SciKit-Learn），是基于 Python 语言的机器学习工具包。 Sklearn 主要用Python编写，建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基础上，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。 Sk 阅读全文

摘要： 1、如何认识可视化？ 图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题，无论在分析问题的过程中，还是在结果的呈现和发表时，都需要可视化工具的帮助和支持。 需要指出的是，虽然不同绘图工具包的功能、效果会有差异，但在常用功能上相差并不是很大。与选择哪种绘图工具包相比，更重要的是针对不同的问题，需要思考选择 阅读全文

摘要： 1、读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的，首先就要从数据文件读取数据。 数据文件的格式很多，最常用的是 .csv，.xls 和 .txt 文件，以及 sql 数据库文件的读取 。 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单，示例如下： （1）读取 .csv 文件： d 阅读全文

摘要： 1、背景知识 1.1 插值、拟合、回归和预测 插值、拟合、回归和预测，都是数学建模中经常提到的概念，而且经常会被混为一谈。 插值，是在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的 阅读全文

摘要： 1、关于 StatsModels statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。 2、文档 最新版本的文档位于： https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎 阅读全文

摘要： 1、旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP) 旅行商问题是经典的组合优化问题，要求找到遍历所有城市且每个城市只访问一次的最短旅行路线，即对给定的正权完全图求其总权重最小的Hamilton回路：设有 n个城市和距离矩阵 D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j 阅读全文

摘要： 1、整数规划问题 整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛，是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，属于离散优化问题（Discrete Optimization）。 线性规划问题的最优解可能是分数或小数。但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解，例如：机器的台数、工作的人数或装 阅读全文

摘要： 1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Python 中 阅读全文

摘要： 1、模拟退火算法 模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想，是一种简单、通用的启发式优化算法，并在理论上具有概率性全局优化性能，因而在科研和工程中得到了广泛的应用。 退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性，以优化目标为能量函数， 阅读全文

摘要： 本节以一个实际数学建模案例，讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程。 1、问题描述 某厂生产甲乙两种饮料，每百箱甲饮料需用原料6千克、工人10名，获利10万元；每百箱乙饮料需用原料5千克、工人20名，获利9万元。 今工厂共有原料60千克、工人150名，又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱。 阅读全文