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魏无忌的-2022年泰迪杯B题一等奖任务五代码

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简介：
这是针对2022年泰迪杯竞赛B题第五部分的任务而编写的MATLAB代码，由参赛者魏无忌完成，并最终获得了比赛的一等奖。 我花了很长时间研究这个文件，并建立了相关的数学模型来完成任务五，所以希望得到一些积分作为回报。

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  • 魏无忌的-2022年泰迪杯B题一等奖任务五代码
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    这是针对2022年泰迪杯竞赛B题第五部分的任务而编写的MATLAB代码，由参赛者魏无忌完成，并最终获得了比赛的一等奖。 我花了很长时间研究这个文件，并建立了相关的数学模型来完成任务五，所以希望得到一些积分作为回报。
     
  • 2022年泰迪杯B题的数据与问题
    优质
    2022年泰迪杯B题的数据与问题探讨了在该年度竞赛中提出的特定数据分析挑战。文章深入剖析了题目要求、数据特征及可能的解决方案，旨在帮助参赛者理解并解决实际问题。 2022年泰迪杯B题题目和数据可供自行下载。包含一个pdf文件和三个CSV文件。
     
  • 2020年泰迪杯C题一等奖作品及博主参赛代码与源码
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    这段简介可以描述为：“本页面收录了2020年‘泰迪杯’数学建模竞赛中荣获C题一等奖的作品及其相关参赛代码和源码，旨在帮助学习者参考借鉴。” 本段落探讨了智慧政务中的文本数据挖掘应用研究。通过建立基于三层网络结构的fastText 文本分类模型、聚类量化模型以及熵权评估模型来解决群众留言分类、热点问题发现及答复意见评价等问题。 针对群众留言分类，利用给定的数据进行词频统计和词云图分析后发现训练集为不平衡数据集。我们对现有数据进行了采样以扩充训练集，并解决了这一问题。为了便于应用分类模型，文本经过正则预处理、去除停用词以及使用jieba智能分词技术获取特征文本。 在分词阶段，采用逆向最大匹配（BMM）算法与jieba 分词结合的方式取得了较好的效果。对于分类模型的构建，则考虑了基于TFIDF 关键词抽取和最大相似度匹配方法，但该无监督分类模型在验证集上的 F1 得分为0.56。 为了获得更精准的分类结果，采用表征学习进行文本嵌入，并结合fastText 文本分类算法实现有监督聚类。最终，在验证集中得到了F1 评分为0.93 的良好效果，满足了基本需求。 此外，通过建立k-means 聚类量化模型实现了对热点问题挖掘中热度指数的量化处理。
     
  • 2022泰迪杯数据分析竞赛B题Jupyter Notebook代码
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    本简介提供的是2022年泰迪杯数据分析竞赛B题目的解决方案及分析过程的Jupyter Notebook形式的代码文件。该代码详细记录了数据预处理、特征工程、模型选择和参数调优等步骤，为参赛者提供了有价值的参考资源。 2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖方案及赛后总结 任务1：数据探索与清洗 任务2：产品营销数据可视化分析 任务3：客户流失因素可视化分析 任务4：特征构建 任务5：银行客户长期忠诚度预测建模
     
  • 泰迪杯第十一届B题数据
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    泰迪杯第十一届竞赛的B题数据集，包含了用于数据分析和建模的丰富信息资源，旨在促进参赛者的数据科学技能。 第十一届泰迪杯B题数据包含了丰富的实际应用场景案例与挑战性问题，旨在促进参赛者在数据分析、算法设计及模型应用等方面的技能提升。该题目涉及的数据集涵盖多个领域的真实业务场景，为参赛团队提供了深入探索大数据分析技术的机会。 通过参与此项目，学生和专业人士能够锻炼解决复杂问题的能力，并且有机会与其他参与者交流分享各自的见解与经验。此外，这还是一个展示个人或团队研究成果的良好平台，在比赛中表现出色的队伍将获得相应的认可及奖励。 总之，第十一届泰迪杯B题为所有参赛者提供了一个难得的学习与发展机会，鼓励大家积极参与其中并挑战自我极限。
     
  • 2022年第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
    优质
    本简介提供2022年第10届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题目的详细解题过程及完整代码，涵盖问题分析、模型选择与实现，适合数据科学爱好者学习参考。 2022第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 完整解题代码
     
  • 2023年泰迪杯B题数据与代码的完整结果
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    本简介提供2023年泰迪杯B题的数据分析全过程及最终结果，包括详细的数据处理步骤和源代码，便于研究和学习。 代码包含详细的文件说明，在开发环境中使用Jupyter进行编写。主要采用集成学习、深度学习及多种因素分析，并提供完整的结果展示。具体的思路可以参考相关博客文章，如有问题可私下联系讨论。
     
  • 2023年泰迪杯B组产品订单需求预测一等奖论文全文.pdf
    优质
    该论文是2023年泰迪杯竞赛中荣获B组产品订单需求预测一等奖的作品，详细介绍了创新的需求预测模型及其应用成果。 博主参赛作品获得了第一名的好成绩，全文不含附录共55页，质量非常高。有需要的同学可以参考学习。 本段落通过建立Pearson相关性模型、趋势拟合模型及方差分析模型来定量研究各种因素对订单需求的影响，并进一步构建机器学习模型和深度学习模型以及多种组合预测模型以预测未来的产品订单需求量。同时利用GA智能寻优算法确定各模型的超参数，基于不同时间粒度的数据提升预测精度，从而实现对企业订单需求的精准预测。
     
  • 2022年泰迪杯A题数据及题目.rar
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    该文件包含2022年“泰迪杯”数学中国竞赛A题所需的数据资料。内容详实，适合参赛者或研究者参考使用。 2022年泰迪杯B题题目和数据可供需要者取用。
     
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷的代码
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    本段代码为第十届泰迪杯竞赛中针对B题电力负荷预测所编写，包含了数据预处理、模型建立及评估等关键步骤。 第十届泰迪杯B题电力负荷代码及根据现发布的数据进行分析的可视化图将会持续更新。这套针对2022年第十届泰迪杯B题的电力系统负荷预测全套代码可以直接运行，其中包括机器学习（XGBoost、LightGBM、CATboost）、神经网络（LSTM）和时序模型（ARIMA、Prophet），还有时间突变检测方法（MK检验、3Sigma原则）以及全套时序可视化工具。该套代码能够解决B题的所有问题。