大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数模竞赛python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数模竞赛Python学习的解答，让我们一起看看吧。
数学建模竞赛如何入门与得奖经验？
1、首先，选好队伍，一般3人（部分赛事可以小于此数），但建议还是越多越好，因为有几人会有几张证书，对应自己的，排名在最前面，不用担心是不是队长，有影响。人多则可分工，论文写作、编程至少是两人的活，有限时间，1个人较难完成。
2、选队友，之前，就要确保队伍中有擅长编程、会写论文的成员。这里提供两种分工情况：一是，三人共同讨论题目后，一人只负责编程实现、一人只负责写论文、第三位根据情况，可以负责出图或者分担前两位成员的工作量；二是，题目往往有多问，每个人负责1~2个题目的编程实现和论文写作，最后合在一起。可根据实际情况安排，还有更多可能。
3、如果确定好成员后，比赛还未开始。可以熟悉学习编程语言，通常有c语言、用来进行矩阵等运算的matlab，及后来在多种语言基础上发展的python等，这三种都可出图。第三种python上手最快，越来越普及。个人建议第二种matlab，因为很多学校会开此课，且进行用户界面设计及出图等，工具箱及函数较多。
4、入门学习某门语言，图书馆可获得书籍，也可通过网络获得。比赛之前，只需了解此语言的变量定义、for等循环、if判断、逻辑、矩阵定义及使用等基础即可。对于使用到的函数，如求均值等，这些用到都可随时检索名称及用法。
5、最终比赛时，对自己的编程能力要求是：已经安装好了此软件，并了解了基本用法（即使不会，可以短时间内，查找学会），可以读懂别人编写的短程序。当然如果，自己队伍有编程高手，自己适当编程即可。做建模，编程是必须的，因为题目往往不能手算，用程序出图，比较正式，易获奖。当然，也有提出了，解题数学模型，并未编程求解的参赛获奖论文，但是是少数。
数学建模预测数据应该如何选择算法？
预测数据需要看你的问题是回归问题还是分类问题
如果是回归问题可以考虑：
线性回归
boosting tree for regression
Gaussian process
如果是分类问题可以考虑：
逻辑回归 (它披着回归的皮做着分类的勾当)
做数据挖掘的时候，建模是一项重要的步骤，直接关系到项目结果是否符合需求，关于模型的选择，以个人经验来说，主要从两个方面
从业务需求着手
我们建模做项目的都是为业务服务的，一般最开始都是项目需求分析，这个过程应该会有大量业务和运营人员参与。项目需求首先要搞清楚，比如，做业务预测，做任务画像，做目标客户群划分等等，可能会用到分类算法，预测算法，还是聚类算法，做完需求分析相信你至少在心中会有几个算法模型供选择。
从数据集结构判断
做完需求，再看数据集，首先需要进行数据探索，比如，数据的分部情况，均值，方差，可以通过画图来看，比如散点图，箱形图等，还要看数据是连续性的还是离散型的等等。如果是文本，需要提取特征，筛选特征，在文本分析中用贝叶斯算法做常见也最合适，对于数据，如果是连续型数据夹杂着离散型数据，结合需求，如果是分类，就可以使用逻辑回归算法或者支持向量机，如果大部分都是离散型数据，夹杂着连续性数据，可以考虑使用决策树，也可以使用K近邻算法，，如果是无标签的连续型数据，可以考虑使用聚类算法，当然，都还需要进行数据表换，比如，使用距离分类的算法要数据标准化。
算法没有通用的，只有最优的选择，有时候我们需要使用多个算法，再从中选取准确性，精准率，召回率最佳的算法，[_a***_]使用Python中sklearn算法库，里面有各种算法，还有用来优化模型的参数优化器，会根据设定自动从中选择最优的算法和参数。
到此，以上就是小编对于数模竞赛python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数模竞赛python学习的2点解答对大家有用。
