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数学建模，华为杯，抗乳腺癌候选药物的优化建模，matlab，机器学习，数据分析，遗传算法

题目来源于2019年中国研究生数学建模竞赛D题——汽车行驶工况构建。在本次实战的数据分析过程中，涉及以下技术内容：（1）数据预处理技术（2）for循环的使用（3）暴力搜索方法

分类模型的训练与评价、数据标准化、带通滤波、重采样（数据增强）、模型在新数据集上预测

来源于2022泰迪杯C题——疫情背景下的周边游需求图谱分析。随着互联网和自媒体的繁荣，文本形式的在线旅游（Online Travel Agency，OTA）和游客的用户生成内容（User Generated Content，UGC）数据成为了解旅游市场现状的重要信息来源。OTA 和UGC 数据的内容较为分散和碎片化，要使用它们对某一特定旅游目的地进行研究时，迫切需要一种能够从文本中抽取相关的旅游要素，并挖掘要素之间的相关性和隐含的高层概念的可视化分析工具。为此本赛题提出本地旅游图谱这一概念，它在通用知识图谱

1 题目简介题目来源于2019 高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题。2 涉及内容在本次实战的数据分析过程中，涉及以下技术内容：主要使用以下MATLAB功能实现：3 实战步骤3.1 数据读取读取数据，查看数据基本情况，warning("off");Data_1=readtable("附件1.csv");Data_2=readtable("附件2.csv");size(Data_1)size(Data_2)输出3.2 去除重复值去除时间戳重复的行，因为之后的插值和回归都属于