达观杯数据竞赛系列(四)

算法原理:

1,逻辑回归:

逻辑回归就是在用回归的办法做分类任务,那有什么办法可以做到呢,此时我们就先考虑最简单的二分类,结果是正例或者负例的任务.

图片:逻辑回归2

按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律,比如根据人的饮食,作息,工作和生存环境等条件预测一个人"有"或者"没有"得恶性肿瘤,可以先通过回归任务来预测人体内肿瘤的大小,取一个平均值作为阈值,假如平均值为y,肿瘤大小超过y为恶心肿瘤,无肿瘤或大小小于y的,为非恶性.这样通过线性回归加设定阈值的办法,就可以完成一个简单的二分类任务.如下图:

图片:逻辑回归

2,SVM:

下面是花了一天时间,在图书馆,结合西瓜书和统计学习方法对SVM进行分步骤推导:
svm
svm
svm
svm
svm

3,代码实践:

逻辑回归

svm

Reference:

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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