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MATLAB与Excel在定量预测与决策中的应用（附随书光盘）

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简介：
本书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB和Excel进行数据分析、建模及可视化，适用于需要掌握量化分析技能的学习者和从业人员。附赠的随书光盘提供了丰富的实践资源。 《matlab&excel定量预测与决策》这本书的随书光盘提供给数学建模方面有需要的同学使用，按照惯例不收取积分，请大家多多分享免积分资源吧！

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  • MATLAB与Excel在定量预测与决策中的应用（附随书光盘）
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB和Excel进行数据分析、建模及可视化，适用于需要掌握量化分析技能的学习者和从业人员。附赠的随书光盘提供了丰富的实践资源。 《matlab&excel定量预测与决策》这本书的随书光盘提供给数学建模方面有需要的同学使用，按照惯例不收取积分，请大家多多分享免积分资源吧！
     
  • MATLAB及Excel在定量预测与决策中的应用【光盘内容】
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    本书配套光盘包含MATLAB和Excel的数据文件、模型代码以及实用工具，辅助读者掌握书中介绍的定量预测与决策方法。 《MATLAB&Excel定量预测与决策》一书包含光盘内容及运作案例精编，对于数学建模非常有帮助，由电子工业出版社出版。
     
  • MATLAB & Excel 在定量预测与决策中的应用——操作案例及代码
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    本书通过丰富的操作案例和详细代码讲解了如何利用MATLAB及Excel进行高效的定量预测与决策分析，适合数据分析专业人士和技术爱好者阅读。 这段文字描述了一个资源包，其中包含了多个MATLAB的案例代码，并提供了详细的代码说明，供用户下载学习。
     
  • 决策树与随机森林在泰坦尼克号生存预测中的应用
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    本研究利用决策树和随机森林算法分析泰坦尼克号乘客数据，旨在准确预测乘客生存概率，探讨特征重要性及模型泛化能力。 使用决策树和随机森林模型预测泰坦尼克号乘客的存活率。该任务采用熊猫（Pandas）和 scikit-learn 库进行数据分析与建模。数据及比赛详情请参考相关资料。
     
  • TreePlan在Excel中的决策树应用
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    《TreePlan在Excel中的决策树应用》一书深入浅出地讲解了如何利用TreePlan这款优秀的Excel插件构建、分析和优化决策树模型。它为读者提供了丰富的实例，帮助理解复杂决策问题的解决方案。 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树 Excel Treeplan.xla 决策树
     
  • 量子模型在认知与决策中的应用
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    《量子模型在认知与决策中的应用》一书探讨了量子理论如何革新我们对人类思维和决策过程的理解，提供了一种超越传统概率理论的新视角。 《量子认知与决策模型》电子书介绍了量子理论在心理学和经济学中的应用，探讨了如何利用量子力学的概念来更好地理解人类的认知过程和决策行为。这本书深入分析了传统概率论的局限性，并展示了量子框架如何提供新的见解和预测能力，在不确定性和复杂系统中尤为显著。
     
  • 决策树在MATLAB中的应用
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    本简介探讨了决策树算法在MATLAB环境下的实现及其广泛应用，包括分类与回归问题，并展示了其高效解决复杂数据模式的能力。 决策树是一种常用的数据挖掘技术，常用于分类和预测任务。MATLAB 提供了强大的工具箱支持构建和分析决策树模型。在这个“MATLAB 决策树”项目中，作者可能利用 MATLAB 实现了一个决策树算法，并通过10次10折交叉验证评估了该模型的性能，测试集平均准确率约为95%，这意味着在未知数据上的预测效果良好。同时，可视化也是这个项目的亮点之一，它帮助我们理解模型的决策过程。 ### 决策树基础 - **定义**：决策树是基于树形结构进行分类或回归分析的一种方法，在每个内部节点中包含一个特征测试条件；分支表示该条件下的结果输出路径；叶节点则代表最终预测类别。 - 常见算法包括ID3、C4.5和CART（分类与回归树）等。 ### MATLAB中的决策树 - **函数**：MATLAB提供了`fitctree`用于构建分类模型，使用`predict`进行新数据的预测，并通过`view`实现可视化。 - **划分标准**：支持多种如信息增益、基尼不纯度的标准。提到的信息熵可能指的就是采用信息增益作为主要评估准则。 ### 10次10折交叉验证 - 这是一种模型性能评价方法，将数据集分割为10个子集，并在每次迭代中使用9个部分进行训练而剩余一个用作测试。 - 此过程重复执行十轮以确保每个子集都被用于一次测试。这种方法提供了更稳定可靠的评估结果。 ### 平均准确率 - 该值是所有折叠的平均预测准确性，大约为95%，这说明模型能够正确分类超过九成的数据样本，是衡量分类性能的重要指标之一。 ### 决策树可视化 - 可视化有助于理解决策逻辑和识别关键特征。在MATLAB中可以使用`view`函数查看图形或通过其他如`treeplot`的工具进行更复杂的定制展示。 ### 应用领域与优化调整 - **应用**：广泛应用于信用评分、医疗诊断及市场细分等领域。 - 为了防止过拟合，可以通过限制树的最大深度和最小叶子节点样本数等参数来控制模型复杂度。此外还可以通过集成学习技术如随机森林或梯度提升树进一步提高性能。 综上所述，“MATLAB 决策树”项目全面覆盖了决策树的基本概念、在 MATLAB 中的实现方法、评估技术和可视化技巧，为学习和应用这一算法提供了宝贵的参考价值。
     
  • Visual C++ 数字图像获取与处理实践应用（附随书光盘）
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    《Visual C++数字图像获取与处理实践应用》一书深入浅出地讲解了使用Visual C++进行数字图像处理的技术和方法，配合随书光盘提供的资源，读者可以轻松上手实践，掌握图像处理的核心技能。适合编程爱好者及专业人士阅读参考。 人民邮电出版社出版的《VC++数字图像获取、处理及实践应用》由杨枝灵和王开编著。本书内容全面，适合初学者使用，涵盖了图像增强、复原、正交变换、压缩编码、分割以及配准识别等多个方面，并提供了完整的程序代码。
     
  • 决策树与随机森林模型在机器学习中的应用
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    本文章探讨了决策树和随机森林这两种重要的机器学习算法，并分析它们如何被应用于解决分类、回归等问题。通过比较两种方法的优势及局限性，为读者提供实用的技术指导和理论见解。 在探索数据科学的世界里，决策树与随机森林模型是两座明亮的灯塔，为机器学习领域中的分类问题提供了明确的方向。本段落将深入浅出地探讨这两个模型的工作原理及其应用价值，以帮助初学者理解它们的核心概念。 决策树是一种广泛应用于分类和回归任务的机器学习算法。其结构直观且易于理解，通过递归地对数据进行分割来构建一个树形结构，最终生成预测结果。在每个节点上选择最佳特征作为分裂依据是决策树模型的关键步骤之一，目的是使子节点中的样本尽可能属于同一类别。 以ID3算法为例，它利用信息增益衡量不同特征的选择标准，并通过计算熵的变化量评估各个特征的贡献度。然而，ID3的一个显著缺陷在于其偏好于取值较多的特征，这在某些情况下可能不是最优选择。为解决这一问题，C4.5算法引入了信息增益率的概念，该比率结合考虑了特征的信息增益与自身的熵值大小，在进行特征选取时更加平衡。 决策树模型之所以受欢迎，不仅因为其直观的工作原理还在于它具有良好的可解释性。相较于许多黑箱模型而言，决策树可以可视化并且每一步的决策过程都可以追溯和理解，这对于需要解释算法背后逻辑的应用场景尤为重要。 然而，单一的决策树存在过拟合的风险以及稳定性较差的问题。因此随机森林应运而生。这是一种集成学习方法，在构建时采用Bootstrap抽样技术从原始数据集中抽取子样本，并在每次分裂节点时仅考虑一部分特征进行选择。这种方法有效避免了模型对训练集过度适应的现象，提升了其泛化能力。 随机森林的预测机制基于多数投票或平均值原则：对于分类任务而言，如果大多数决策树倾向于某个特定类别，则该类将成为最终输出；而对于回归问题来说，则取所有个体树结果的算术平均作为最后的答案。由于包含大量多样化的独立树木，随机森林能够有效地处理特征间复杂的相互作用关系，在大数据集上表现出色。 总结来看，决策树因其简单、透明和易于解释的特点在机器学习领域中占据重要地位；而随机森林通过集成策略克服了单一决策树的局限性，并显著提高了模型的整体性能。对于初学者而言，掌握这两种算法的工作机制及其应用场景是进入分类问题研究领域的关键一步。通过对它们的理解与应用，我们可以更加精准地解决实际中的分类难题，为人工智能领域带来新的突破和可能性。
     
  • 道路工程中Abaqus的应用及随书光盘
    优质
    本书深入探讨了在道路工程建设中如何应用Abaqus软件进行结构分析与仿真，并附有实用案例和教学视频的随书光盘。适合工程师和技术人员参考学习。 《ABAQUS在道路工程中的应用》一书的第六章资源包含一个完整的实例。