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秦怡沉思道,问题一可以用lasso回归来筛选变量,问题二使用问题一中筛出来的重要变量进行回归即可,问题三可以用logistic回归、聚类模型,来比较模型的预测准确度,问题四也可以用回归来解决。
沈如皎点了点头,没做评价,看向宋之妧。
宋之妧正色道:我想选b题,问题一用knn算法考虑多个变量之间的关系对缺失值进行填充,而后用时序方法来预测,问题二用多种聚类分析比较结果,择优选用,问题三通过建立评价指标使用lstm深度学习算法来预测,问题四在问题三的基础上考虑更多指标即可。
宋之妧讲思路时看着电脑目不转睛,口齿清晰,逻辑明确,一抬头便撞进了沈如皎好似装着深海星星的瞳孔里。
沈如皎冲她缓缓点头,嘴唇轻轻上扬,我们去年选的是b题,因为d题太好上手了,大多数人看到题目大概都会与秦怡一样,从问题一到问题四一直用最直观的回归方法,思路、方法太常规,选的人也多,评奖时就重在创新了。
传统方法的创新是最难的。
而b题与d题相反,看似难上手,实际上思路却很简单,就像之妧刚刚提到的,难点大概在于编程来可视化和建模。当然,算法也需要一定的创新,排列组合调参数而已,大家肯定没问题的。
去年我们就是在lstm深度学习算法的基础上加了点创新,再画了些花里胡哨的图,反复调整了语言和格式,就拿奖了。
沈如皎说得很轻松,宋之妧与秦怡浅浅对视了一眼,程序报错谁懂啊?调参数的痛谁懂啊?
三人就着这个模式将近五年的题目都分析了一遍,又参考了往年的获奖作品,最终大家一致认为今年仍旧沿用沈如皎去年的路子。
讨论完已经十点了,三人在经院楼前分开。
宋之妧叮嘱秦怡:路上注意安全,到宿舍了给我们发消息喔!
秦怡看着二人轻轻相触的手腕笑盈盈地,同两人挥手,好!拜拜~
两人静静地朝着西门走去,宋之妧想到下午的事,问她:师姐~你今天怎么和苏师兄一起去看电影了?
他邀请我的。
宋之妧感到有点烦躁,仍旧打直球:他邀请你就去啦?你喜欢他?
沈如皎皱了皱眉头,偏头看她:你在说什么胡话?
宋之妧微微噘嘴,那你不喜欢他为什么答应跟他一起看电影?
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