MathorCup数学建模挑战赛-2024-04-13.zip

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。

为Matlab®编程竞赛开发和评分提供所需的全部文件。

2023年第十三届高校数学建模挑战赛的C题专注于对2021级学生2022年个路线运货量进行详细分析和汇总。这个案例展示了数学建模在物流与运输优化中的应用，利用大数据处理和数据分析技术解决实际问题。参赛者需处理两个EXCEL文件，包含不同年份的数据记录，以便进行有效的对比分析和模型建立。

巴西保险巨头Porto Seguro与Kaggle平台合作，发起一项机器学习挑战赛。参赛者需要利用提供的汽车保单持有人数据集，构建模型预测其在未来一年内提出索赔的可能性。数据集已经过预处理，方便参赛者直接构建模型。

挑战任务 本次比赛要求参赛者基于讯飞开放平台提供的移动设备用户数据，准确预测用户的年龄和性别。 数据集描述 数据集包含训练集和测试集，共涵盖超过2万个设备的用户数据。 每个设备由唯一的 device_id 标识，并包含设备信息、APP信息和事件信息。 目标字段包括： gender: 用户性别 age: 用户年龄 数据集中部分字段信息已脱敏处理，以保护用户隐私。 数据集构成 训练集：包含2万条设备数据，用于模型训练。 测试集：包含3千多条设备数据，用于模型评估。

内容概要为新手提供了一个关于如何开始参与数学建模的详细指南。从数学建模的定义和重要性出发，逐步介绍了数学建模的基础概念、常用工具和软件，以及参与数学建模竞赛的方法。此外，还提供了一个简单的数学建模案例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 ###适用人群适合对数学建模感兴趣的初学者。无论是热爱数学的学生，还是喜欢解决实际问题的爱好者，都能在中找到适合自己的学习内容。 ###使用场景及目标适用于家庭、学校或任何学习环境中的自学数学建模。通过的指导，读者可以逐步建立起数学建模的知识体系，了解其基本概念、主要工具和软件，并为未来的深入学习打下坚实基础。帮助初学者建立信心，激发他们对数学建模的兴趣。 ###其他说明注重实用性和易懂性，尽量避免使用复杂的专业术语。文中的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时，鼓励读者积极参与在线社区和论坛，以提升数学建模的技能。

2024年美国数学建模竞赛（简称美赛）的ABCDEF题目翻译内容

MATLAB和Simulink硬件挑战赛的RobotarmMatLabfiles文件提供了使用Kinect 2.0控制机器人手臂的解决方案。