数学建模培训心得.pptx

《数学建模培训心得.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数学建模培训心得.pptx（51页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、数学建模培训心得 制作人：PPT制作者时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 理论基础理论基础第第3 3章章 实战案例实战案例第第4 4章章 模型应用模型应用第第5 5章章 内容总结内容总结 0101第1章 简介 自我介绍我是华南理工大学数据科学与计算机学院的一名学生，目前正在攻读本科学位，专业为数据科学与大数据技术。培训背景我在某培训机构参加了一期数学建模的培训班，该培训班由专业的数学建模讲师授课，涵盖了数学建模的基础知识和高效解题方法。培训内容概览包括数据预处理、建模方法论等数学建模基础知识包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等模型建立与求解包括模型精度评价

2、、参数优化等模型评价与优化包括工业、金融、医疗等领域的应用实例解析实战案例分析培训目标我参加这次培训的目的是希望提升自己的数学建模能力，熟练掌握数学建模的基础知识和高效解题方法，并能够在实际工作中灵活应用。希望达到的成果包括数据采集、模型设计、算法选择和结果分析独立完成数学建模任务包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等能够灵活应用现有算法包括工业、金融、医疗等领域的实际问题解决实际问题的能力XX数学培训机构培训机构名称0103获得了众多学员的好评，每年吸引大量学生参加培训机构口碑02包括专业讲师、丰富的教学资源、完善的培训体系等培训机构优势培训后的感受培训后的感受通过这次培训，我对数学

3、建模的认识更加深入，掌握了许通过这次培训，我对数学建模的认识更加深入，掌握了许多实用的算法和技巧。在实际的建模过程中，我也能够比多实用的算法和技巧。在实际的建模过程中，我也能够比以前更快速地解决问题，取得了不小的进步。我相信这次以前更快速地解决问题，取得了不小的进步。我相信这次培训一定会对我的未来职业发展起到重要的推动作用。培训一定会对我的未来职业发展起到重要的推动作用。对数学建模的认知在培训过程中，我深刻体会到了数学建模的重要性和实用性。数学建模是一种将数学理论和实际问题相结合的高级应用技术，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。0202第2章 理论基础 数学基础线性代数、微积分相关概念回顾

4、常用数学模型解析方法统计学基础统计学假设检验方法及优缺点统计学回归分析方法及应用场景机器学习基础机器学习算法分类及差异机器学习模型参数调整方法模型评价指标模型预测准确度指标模型稳定性评估方法线性代数概念回线性代数概念回顾顾线性代数是数学中的一个重要分支，主要研究向量空间、线性代数是数学中的一个重要分支，主要研究向量空间、线性变换和行列式等概念。它在数学建模中有广泛应用，线性变换和行列式等概念。它在数学建模中有广泛应用，如信号处理、图像处理、机器学习等领域。如信号处理、图像处理、机器学习等领域。常微分方程、偏微分方程微分方程0103马尔可夫过程、布朗运动随机过程02线性规划、整数规划优化方法统计

5、学假设检验方法统计学假设检验是统计学中一种重要的推断方法，可用于比较两个或多个样本之间的差异是否显著。其中t检验和F检验是常用的方法，但也存在其不足之处，如需选择合适的方法需结合实际情况进行分析。非监督学习非监督学习聚类聚类降维降维关联规则挖掘关联规则挖掘半监督学习半监督学习标签传播标签传播协同训练协同训练强化学习强化学习QQ学习学习策略梯度策略梯度机器学习算法分类机器学习算法分类监督学习监督学习分类分类回归回归时间序列预测时间序列预测机器学习模型参机器学习模型参数调整方法数调整方法机器学习模型参数调整是机器学习中的一个重要环节，它机器学习模型参数调整是机器学习中的一个重要环节，它能够显著提升

6、模型的预测能力。通常使用的方法有网格搜能够显著提升模型的预测能力。通常使用的方法有网格搜索法、随机搜索法和贝叶斯优化等。在进行参数调整时，索法、随机搜索法和贝叶斯优化等。在进行参数调整时，还需要结合模型的实际需求进行分析，以达到最佳效果。还需要结合模型的实际需求进行分析，以达到最佳效果。平均绝对误差0103标准化平均绝对误差02均方误差模型稳定性评估方法模型稳定性评估是机器学习中一个重要的评价指标，用于评估模型对数据的波动性的敏感度。常用的方法有交叉验证、包外估计和留一交叉验证等。在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的方法对模型进行评估。0303第3章 实战案例 城市人口迁移预测数据收集数据

7、处理方法及流程数据清洗数据分析模型选择模型选用与参数调整股票价格预测数据特征选择数据特征选择及清洗数据清洗模型选择建立预测模型模型参数调整空气质量评估数据收集数据处理及可视化数据清洗数据可视化模型选择机器学习模型选择及调整金融风险控制数据收集风险数据处理及分析数据清洗数据分析模型选择建立评估模型收集各类与人口迁移相关的数据数据收集0103通过可视化方式对数据进行分析数据分析02剔除无用数据，处理空缺值等数据清洗采用MSE和MAE指标进行评估评估指标010302通过参数调整等方式改进预测效果模型改进数据特征选择及数据特征选择及清洗清洗在股票预测模型中，数据特征选择及清洗对后期模型的预在股票预测模

8、型中，数据特征选择及清洗对后期模型的预测效果有着重要的影响。对于股票价格预测，需要考虑诸测效果有着重要的影响。对于股票价格预测，需要考虑诸多影响因素，例如市场运作机制、政策法规因素以及市场多影响因素，例如市场运作机制、政策法规因素以及市场预期等，通过对这些因素的分析，可筛选出对预测有较大预期等，通过对这些因素的分析，可筛选出对预测有较大贡献的特征。清洗数据过程中，还需要处理缺失值、异常贡献的特征。清洗数据过程中，还需要处理缺失值、异常值以及选择合适的数据处理方式，以提高数据质量。值以及选择合适的数据处理方式，以提高数据质量。决策树模型决策树模型对于过拟合等问题，可以采用对于过拟合等问题，可以采

9、用剪枝操作，以提高模型的泛化剪枝操作，以提高模型的泛化能力能力调整各个划分点的权重，以提调整各个划分点的权重，以提高分类精度高分类精度支持向量机模型支持向量机模型通过调整核函数参数、惩罚因通过调整核函数参数、惩罚因子等参数，以提高模型的泛化子等参数，以提高模型的泛化能力能力采用交叉验证等方法，以确定采用交叉验证等方法，以确定最佳的参数组合最佳的参数组合逻辑回归模型逻辑回归模型对于高维数据，可采用对于高维数据，可采用L1L1或或L2L2正则化方法，以提高模型的鲁正则化方法，以提高模型的鲁棒性棒性采用特征选择等方法，以减少采用特征选择等方法，以减少特征数量，提高模型效率等特征数量，提高模型效率等机

10、器学习模型选择及调整机器学习模型选择及调整神经网络模型神经网络模型对于模型效果的提升，可采用对于模型效果的提升，可采用增加神经网络的中间层数或节增加神经网络的中间层数或节点数，以提升模型的拟合能力点数，以提升模型的拟合能力调整学习率、步长等参数，以调整学习率、步长等参数，以加速模型训练速度加速模型训练速度模型预测效果评估在股票价格预测模型中，常用的评估指标有MSE、MAE等，采用这些指标可以衡量模型对未知数据的预测准确性。当然，在进行评估时还需要注意选择合适的训练集和测试集，以减少模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。0404第4章 模型应用 学生成绩预测、学习行为模型教育0103疾病诊断、药

11、物反应预测模型医疗02信用评估、风险管理模型金融应用实例及效果分析预测学生成绩，提高学生学业成绩教育信用评估，减少坏账率金融疾病诊断，提高医疗准确性医疗销售预测，优化供应链其他模型调整与优化模型调整与优化模型的优化方法有很多种，例如：参数调节、特征选择、模型的优化方法有很多种，例如：参数调节、特征选择、模型选择等。通过实验和数据分析，能够不断地提升模型模型选择等。通过实验和数据分析，能够不断地提升模型的准确性。的准确性。特征选择特征选择使用卡方检验选取关键特征使用卡方检验选取关键特征使用使用L1L1、L2L2正则化减少特征数正则化减少特征数量量模型选择模型选择选择适合问题的模型选择适合问题的模

12、型使用集成模型获得更好的结果使用集成模型获得更好的结果模型融合模型融合使用模型融合提升模型效果使用模型融合提升模型效果利用利用baggingbagging和和boostingboosting等技等技术术模型效果提升实战案例模型效果提升实战案例参数调节参数调节利用网格搜索确定最优参数利用网格搜索确定最优参数使用交叉验证评估模型效果使用交叉验证评估模型效果模型部署及使用模型的部署流程包括模型打包、模型部署和模型测试。在模型使用时，要注意数据的预处理和模型的调用，以及对模型结果的解释和分析。随着数据和技术的发展，模型需要不断改进和更新，以满足新的需求和挑战。模型演化010302通过对模型的反馈和调整

13、，不断更新和优化模型，提高模型的性能和效果。迭代更新模型缺陷修复与改进及时发现和排除模型的故障和bug故障排查利用用户反馈和数据分析不断优化模型反馈改进不断探索和尝试新的技术和方法，不断提高模型的性能和效果技术创新 0505第5章 内容总结 培训收获回顾在本次数学建模培训中，通过大量的实际案例分析和模型构建，我的模型应用能力得到了显著提升。我学到了许多数学建模的方法和技巧，对各种数学建模模型有了更深入的理解，使我能够更好地解决实际问题。此外，我还了解到了更多的学术知识和理论体系，这对于我的学术研究和进一步发展也具有重要意义。未来展望在未来，数学建模领域将继续迅速发展，应用范围将更广泛。我将继续

14、学习和掌握更多的数学建模方法，不断提高自己的能力。对于个人职业发展，我计划深入研究某个具体领域，并在该领域深耕细作，成为该领域的专家，为社会提供更有价值的数学建模解决方案。感谢与致辞在这次数学建模培训中，我要感谢培训机构的各方支持，感谢老师们的辛勤付出和悉心指导，使我能够获得如此丰富的知识和经验。同时，我也要表达我的个人感悟和心声，感谢自己的努力和坚持，让我能够在这次培训中取得不错的成绩。Q&A环节在培训过程中，我遇到了许多问题，通过老师们的耐心解答和同学们的讨论，我解决了很多困惑，对数学建模的理论和实践有了更深入的认识。在Q&A环节中，我愿意和大家一起讨论数学建模的相关话题，分享我的经验和见

15、解。通过实际案例的模拟和分析，我对模型应用有了更深入的理解模型应用能力提升010302通过学习各种数学建模方法和理论，我对数学建模有了全面的认识学术知识理论体系完善未来展望数学建模在各个行业中的应用将更加广泛数学建模领域发展趋势深入研究某个领域，成为该领域的专家个人职业发展规划建议不断学习新的数学建模方法和技巧终身学习个人感悟与心声个人感悟与心声在培训中学到了很多实用的数在培训中学到了很多实用的数学建模技巧学建模技巧培训让我对数学建模有了更深培训让我对数学建模有了更深入的认识入的认识新的开始新的开始希望将所学知识应用到实际工希望将所学知识应用到实际工作中作中继续学习和探索数学建模领域继续学习和

16、探索数学建模领域的新知识的新知识展望未来展望未来期待能够在数学建模领域做出期待能够在数学建模领域做出更多的成就更多的成就为社会贡献自己的力量为社会贡献自己的力量感谢与致辞感谢与致辞培培训训机机构构各各方方支支持持感谢感谢感谢培训机构提供的优质培训感谢培训机构提供的优质培训资源资源感谢培训机构组织的精彩活动感谢培训机构组织的精彩活动Q&A环节在培训过程中，我遇到了许多问题。有些问题是关于数学建模方法的，有些问题是关于模型应用的，还有一些问题是关于数据处理的。通过与老师和同学们的讨论，我解决了这些问题，对数学建模有了更深入的理解。我愿意在Q&A环节和大家一起讨论数学建模的相关话题，分享我的经验和见解。谢谢观看！下次再会