Advertisement

美国数学竞赛C题第一问相关代码.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该文件包含解决美国数学竞赛中C题第一部分问题的相关编程代码，适用于对算法和数学建模感兴趣的高中及大学生。 内含2021美赛C题第一问代码。包括数据整理、可视化、回归分析、时间序列分析及生长季节的建模实现代码。注意：仅限个人使用，不得用于商业用途，否则后果自负。具体思路分析详见相关文章。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 美国数学竞赛C题第一问相关代码.rar
    优质
    该文件包含解决美国数学竞赛中C题第一部分问题的相关编程代码，适用于对算法和数学建模感兴趣的高中及大学生。 内含2021美赛C题第一问代码。包括数据整理、可视化、回归分析、时间序列分析及生长季节的建模实现代码。注意：仅限个人使用，不得用于商业用途，否则后果自负。具体思路分析详见相关文章。
     
  • 2020年美国数学竞赛C题题目.rar
    优质
    这份资源包含了2020年美国数学竞赛中的C题详细信息，适合对数学竞赛感兴趣的学生和教师研究使用。文件内含该年的具体问题描述及相关背景资料。 在电商市场中，亚马逊为消费者提供了对购买商品进行评价的服务（包括打分和评论）。个人评级又称为“星级评级”，允许消费者使用1到5的等级来表达他们对产品的满意度，其中1表示低分差评、低满意度，而5则代表高分好评、高满意度。此外，消费者可以提交基于文本的信息——即“评论”——以提供产品进一步的意见和信息。其他顾客可以在这些评论上打分，“有用评分”，以此判断该条评论对他们是否有帮助，并据此决定是否购买相关产品。公司利用这些数据来洞察市场趋势、把握参与时机以及探索潜在的产品设计特性选择机会，从而发现商机。
     
  • 2019年美国数学竞赛ABCDEF题及C题数据.rar
    优质
    该文件包含2019年美国数学竞赛（USAMO）的完整题目集，特别是详细解析了C题，并附带相关数据资料。适合参赛选手和数学爱好者深入研究与练习。 2019年美赛ABCDEF题题目（附C题数据）.rar
     
  • 2020年美国数学竞赛C题及附件.rar
    优质
    这份资源包含了2020年美国数学竞赛中的一道题目（C题）及其相关附件，适合学生和教师参考与研究。 2020美赛C题及其附件.rar
     
  • 2021年美国数学竞赛E题.rar
    优质
    该文件包含2021年美国数学竞赛(E题)的相关资料，内含详细的题目内容与解析，适合对高等数学有兴趣的学生研究学习。 刚做完E题，本人比较菜，找了一些数据、论文以及公众号的资源。
     
  • 2023年美国数学竞赛A题.rar
    优质
    该文件包含2023年度美国数学竞赛（AMC）的A卷试题，适用于对数学竞赛感兴趣的学生和教师参考及练习使用。 本项目是2023年美赛A题的一个解题过程记录，在比赛期间确实感到非常疲惫，但最终的论文质量不错。现在将比赛中的大致流程上传至Gitee上。 1. 本项目的部分内容并非全部由我们团队原创设计，在模型建立过程中参考了我校在2021mcmA题中获得F奖的一篇论文，主要借鉴了他们对环境温度影响参数的研究。 2. 项目所用代码主要是基于Matlab编写的。然而实际应用的软件并不限于Matlab（其中使用最广泛的是Matlab），还包括SPSS、Python和Excel等工具。
     
  • 2018年美国数学竞赛O奖C题相关论文5篇.zip
    优质
    该压缩包包含五篇关于2018年美国数学竞赛中荣获杰出奖（O奖）的C题目的研究论文。每篇文章均深入探讨了问题的不同方面，提供了详尽的解题思路与创新方法。 祝大家在美赛中取得好成绩，争取拿到2018年的O奖！加油加油加油！
     
  • 2020年美国数学竞赛C题.zip
    优质
    该文件包含2020年美国数学竞赛（USAMO）中的一道题目(C题)的相关资料和解答，适合对高难度数学问题感兴趣的高中生或数学爱好者研究学习。 美赛竞赛资源包括竞赛解决方案及完整源码等内容，这些资料可供参赛者学习与参考。
     
  • 2020年美国数学竞赛C题.zip
    优质
    该文件包含的是2020年美国数学竞赛中的一道题目（C题）的相关资料，适用于对数学竞赛感兴趣的学生和教师参考学习。 2020美赛C题目.zip是一个包含2020年美国大学生数学建模竞赛（MCM）C类问题的压缩文件。该压缩包聚焦于评论挖掘这一数据挖掘技术，旨在从大量用户评论中提取有价值的信息，如情感分析、主题识别和模式发现。 提到的“美赛O奖论文”是指在比赛中获得最优奖（Outstanding Award）的论文。这些论文代表了参赛队伍在解决数学建模问题上的最高成就。评论挖掘作为本次比赛的主题，涉及到利用计算机算法和统计方法来分析网络评论，理解用户对产品或服务的看法以及这些看法如何影响其他用户或企业决策。通过数据挖掘技术，参赛者可能开发出新的方法来自动抽取、分类、情感分析和总结评论，从而为业务决策提供支持。 数学建模是这个项目的核心任务，旨在用数学方法模拟并解决现实世界的问题。美赛即美国大学生数学建模竞赛（Mathematical Contest in Modeling），是一项国际性的比赛，每年吸引全球各地的大学生参与。MCM C指明这些论文针对的是C类问题解决方案，而这类题目通常关注应用数学在社会、经济或工程等特定领域的实际问题。 压缩包中的文件列表如2020─Ω├└╚ⁿ╙┼╨π┬█╬─╝»看起来像是一种编码错误导致的乱码，在实际情况中可能是参赛队伍提交的研究报告文档名，每个文件代表一支团队对于2020年MCM C类问题的具体解答。这些文件通常包含详细研究背景、模型构建过程、算法设计思路、结果分析和讨论等部分。 在这些论文中，读者可以期待看到以下知识点： 1. 数据预处理：如何清洗评论数据，包括去除噪声、补全缺失值以及标准化文本。 2. 文本特征提取：将非结构化文本转化为可用于机器学习的数值特征的方法，比如词袋模型、TF-IDF或词嵌入等技术的应用。 3. 情感分析：使用机器学习或深度学习方法判断评论的情感倾向性（如正面、负面或者中立）。 4. 主题建模：通过潜在语义分析（LSA）、潜在狄利克雷分配（LDA）或其他主题模型来发现隐藏的主题模式。 5. 评论聚类：利用K-means、DBSCAN等算法将相似的用户反馈进行分组，便于理解不同类型的消费者意见。 6. 预测建模：构建预测模型以预估新评论的情感倾向或其对产品的影响程度。 7. 模型评估与验证：采用交叉验证、ROC曲线分析及精确度和召回率等指标来衡量算法的性能表现。 8. 数据可视化工具的应用：借助Matplotlib、Seaborn等库展示数据分布情况以及模型结果，帮助理解和解释复杂的数据集。 9. 结论与讨论部分则包含参赛者的研究发现总结，并对所用方法进行反思及提出改进建议。 通过阅读这些论文不仅能够深入了解评论挖掘的具体实施过程，还能学习如何在数学建模竞赛中有效地运用数据挖掘技术解决实际问题，从而提升个人的数据分析和模型构建能力。
     
  • 2019年美国数学竞赛C题数据
    优质
    本资料包含2019年美国数学竞赛中的C题相关数据与分析，适用于参赛者、教师及数学爱好者进行研究和学习。 2019年美赛C题数据包括以下内容： - 分析证据接收的年份； - 证据被扣押所在的州； - 证据被扣押所在的县； - 表示该州的FIPS代码； - 表示该县的FIPS代码； - 组合后的州和县FIPS代码； - 在分析中识别出的物质名称； - 物质在该县中的总数（仅限于所指示的物质）； - 该县所有已鉴定物质的总数量； - 同一州内所有已鉴定物质的总数量。