求解数据公式

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-12 02:53 标签： 韦达定理公式

今天小编给大家带来的是Excel规划求解的案例，利用此方法完美求解小米商城6升小米6活动，也算是给米粉和职场小白的小福利吧。虽说此活动已过半个月，但掌握这个知识点还是不错的。

放一张小米6的靓照，跟着它的惊艳，我们一起往下学。

首先查看小米商城6升小米6活动的规则：

  1. 从16个小米商品里任选6个商品。

  2. 算价格总和=6666。

准备：在开始之前首先要添加规划求解命令（默认状态下无规划求解选项的）。点击文件-选项-加载项，找到VBA工具库，点击下面的转到，然后将规划求解的面板前的勾上即可。

No.1输入商品价格，序号列数据代表16个数据。商品价格列填入要计算的数据即可。数量列为要求得的数据列，此时数据任意即可，本课程中数据全部默认为1。

  • 2.填入计数项（黄色标注框），输入公式=SUM(C2:C17)，对数量列求和。

No.3依据已知条件规划求解

打开Excel的数据面板，找到分析下的规划求解，打开规划求解面板，如下图所示。

1.在设置目标处，选择目标值单元格（绿色标注）。

2.选择目标值，输入6666。

3.选择可以改变的单元格，为数量列。

约束条件1：因小米活动要求为选择6件商品，因此C19这个单元格数值为6。

约束条件2：它是限制求得的数值为小于1的数，来满足活动中每件商品只能选择（点击选中）一次。

约束条件3：它是限制求得的数据为整数。

通过添加3个条件，即可满足求得的16个数为0或1，且总和为6。选中任意单元格，点击数据-分析-规划求解，点击求解即可。右下角显示求解的过程，在求解完会弹出完成面板，点击确定即可。这时左下角会出现Excel计算过程，计算结束会出现规划求解结果面板点击确定即可，求解结果如图。

通过改变商品价格列和数量列的个数，可以将此方法用在其他案例中。

注：对比小米4月底的6升小米6活动中商品的价格和现在官网的价格，发现并没有价格为95、185、248的商品，看来小米为了让我们参加这个活动，对所选商品的价格是经过计算的（避免出现求解无果），点个赞！

　　说明：为什么要存在拉普拉斯平滑，因为在P(W|C)中，在C分类的条件下，W为多个特征，但是如果W中存在一个为0的情况，那个整个结果就为0，这样不合理。概率统计，为了是统计在分类条件下，特征的成立数

P(C|W) = —————————— 说明：P为概率，|在C的前提下W的概率， C分类， W多个条件（特征值） P(C):每个文档类别的概率（某文档类别数/文档类别总数） P(W|C):给定类别特征（被预测文档中出现的词）的概率 避免出现次数为0的时候，计算结果直接为0 说明：a指系数一般为1， m为W(多个条件)的个数，NI为每个条件的个数，N为W（多个条件）的总个数 源于古典数学理论，有稳定的分类效率 对缺失数据不太敏感，算法比较简单，常用语文本 使用样本属性独立性假设，与样本属性关联密切。如果训练集准确率不高，会影响结果 # 训练集中词的重要性统计 # 根据训练集转换测试集 二分类的算法评价指标（准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC） 预测值 0 预测值 1 F1 = ————————————— = ——————————————————— print("精准率和召回率：

　　3）决策树和随机森林 

　　　　　　　　信息熵：
 说明：log 低数为2，单位比特，H(X)为熵,x为特征具体值，p(x)为该值在x特征值中的概率

　　说明：随机森林是在决策树的基础上，种植多颗树的方式，只是每一颗树的深度没有决策树那么深。

　　　　   特征复杂度决定了决策树的深度，不是树的深度越深，就越好的，有可能存在计算不出结果。

　　　　   信息熵：是确定树深度的最大值。

　　　　   信息增益：得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性的减少程度。

简化理解和解释，树木可视化 需要很少的数据准备，其他技术通常需要数据归一化 减枝cart算法(决策树API中已经实现) 在当前所有算法中具有极好的准确率 能够有效的运行在大数据集上 能够处理具有高维特征的输入样本中，而且不需要降维 能够评估各个特征在分类问题上的重要性
说明：log 低数为2，单位比特，H(X)为熵,x为特征具体值，p(x)为该值在x特征值中的概率 简化理解和解释，树木可视化 需要很少的数据准备，其他技术通常需要数据归一化 减枝cart算法(决策树API中已经实现) 在当前所有算法中具有极好的准确率 能够有效的运行在大数据集上 能够处理具有高维特征的输入样本中，而且不需要降维 能够评估各个特征在分类问题上的重要性 # 采用DictVectorizer目的是，数据更多是文本类型的，借助dict的方式来处理成0/1的方式 # 网络搜索与交叉验证
（m行， l列）* （l行， n列） = （m行， n列）
w：权重， b偏置项， x：特征数据 b：单个特征是更加通用 通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析 其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合（线性回归的一种） 涉及变量为两个或者两个以上

　　b、损失函数(最小二乘法) 

　　　　 损失函数(最小二乘法)(误差的平方和)：
 yi：训练样本的真实值， hw(xi)：第i个训练样本的特征、组合预测值

　　说明：当损失值在最小的时候，说明，函数的拟合状态最好，这种方式，也就更加接近具体的预测轨迹

X：特征值矩阵， Y：目标值矩阵 Xt：转置特征值（行列替换） 特征比较复杂时，不一定能得出结果
w1 = -w1 - α———————————————— || w0 = -w0 - α———————————————— || α：学习速率，需要手动指定 ———————————————— 表示方向

　　说明：在求最小损失值的时候，需要不断的求解W（权重值），权重值的求解方式一般为上面两种。求出的值，然后在计算损失值，然后在反过来推导，权重值。如此得出结果，速率越慢当然拟合程度越高，但都是拟合越高越好。

过拟合（训练集和测试集表现不好）： 原始特征数量过多，存在一些嘈杂的特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点 进行特征选择，消除一些关联性不大的特征（不好做） 交叉验证（让所有数据进行训练）

　　最理想的状态不是第三种，而是第二种。

3、当特征数量n很大时，也比较适用 4、适用于各种类型的模型 1、不需要选择学习率α 3、需要计算(XtX)^(-1), 如果特征数量n很大时，时间复杂度很高，通常n<100000,可以接受 4、只能用于线性模型，不适合逻辑回归模型等其他模型
1、因为线性回归（LinearRegression）容易出现过拟合的情况，所有需要正则化 2、正则化的目的，就是将高幂（x^n,n很大），的权重降到接近于0 3、岭回归为带有正则化的线性回归 4、回归得到的系数更加符合实际，更加可靠，更存在病态数据偏多的研究中存在较大价值 
 　　　　　　 1、具有l2正则化的线性最小二乘法
w：权重， b偏置项， x：特征数据 b：单个特征是更加通用 通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析 其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合（线性回归的一种） 涉及变量为两个或者两个以上 （m行， l列）* （l行， n列） = （m行， n列） 损失函数(最小二乘法)(误差的平方和)： yi：训练样本的真实值， hw(xi)：第i个训练样本的特征、组合预测值 X：特征值矩阵， Y：目标值矩阵 Xt：转置特征值（行列替换） 特征比较复杂时，不一定能得出结果 w1 = -w1 - α———————————————— || w0 = -w0 - α———————————————— || α：学习速率，需要手动指定 ———————————————— 表示方向 yi：预测值 y：真实值 3、当特征数量n很大时，也比较适用 4、适用于各种类型的模型 1、不需要选择学习率α 3、需要计算(XtX)^(-1), 如果特征数量n很大时，时间复杂度很高，通常n<100000,可以接受 4、只能用于线性模型，不适合逻辑回归模型等其他模型 1、因为线性回归（LinearRegression）容易出现过拟合的情况，所有需要正则化 2、正则化的目的，就是将高幂（x^n,n很大），的权重降到接近于0 3、岭回归为带有正则化的线性回归 4、回归得到的系数更加符合实际，更加可靠，更存在病态数据偏多的研究中存在较大价值 1、具有l2正则化的线性最小二乘法 # 数据标准化(目的，特征值差异过大，按比例缩小) # 目标值也要进行标准化（目的，特征值标准化后，特征值值过大在回归算法中，得出的权重值差异过大） # 两次标准化实例的目的，就是不同数据之间的实例化不一样 # 目标值也要转成2维数组(-1,不知道样本数) # 4、线性回归正规算法 1、通过结果可以看出真实值和预测值的差距还是很大的。 2、这是直接通过线性回归的正确公式来算出权重值的结果。 3、为了更好的减少误差，所以采用梯度下降的方式，来重新计算权重值 # 注意这里的预测值是标准化过后的数据，需要转回来 # 4、线性回归梯度下降算法 # 注意这里的预测值是标准化过后的数据，需要转回来 # 4、线性回归正则化算法（岭回归） # alpha为超参数，可以通过网格搜索和交叉验证，来确认alpha的值 # 注意这里的预测值是标准化过后的数据，需要转回来

　　说明：从结果可以看出差异并不是很大，那是因为训练次数的原因，可以通过多次的训练来达到效果

g(z) = —————————— 输入：[0,1]区间的概率，默认值0.5作为阈值

 　　说明：逻辑回归，是算一种二分类算法。比如：是否是猫、狗等。我们不能完全确认，他是否是猫，那就用概率的方式来确认分类。概率值越高说明是，反之否。通过大约阈值来确认分类，这种方式人图像识别中还是比较常用的方式。

与线性回归原理相同，但是由于是分类问题。损失函数不一样。 只能通过梯度下降求解。 hθ(x)为x的概率值
　　　　　　　　　 说明：在均方误差中不存在多个最低点，但是对数似然损失函数，会存在多个低点的情况 cost损失值越小，那么预测的类别精准度更高

 　　对数似然损失函数表现：（目前没有好的方式去解决确认最低点的问题）

　　　　1、多次随机初始化，多次比较最小值结果

　　　　2、求解过程中，调整学习率

　　上面两种方式只是改善，不是真正意义上的解决这个最低点的问题。虽然没有最低点，但是最终结果还是不错的。

　　损失函数，表现形式：

　　说明：如果真实值为y=1时，当hθ(x)的概率越接近1时，说明损失函数的值越小。图形公式 -log(P)

　　说明：如果真是值为y=0时，概率越小，损失值就越小

g(z) = —————————— 输入：[0,1]区间的概率，默认值0.5作为阈值 与线性回归原理相同，但是由于是分类问题。损失函数不一样。 只能通过梯度下降求解。 说明：在均方误差中不存在多个最低点，但是对数似然损失函数，会存在多个低点的情况 cost损失值越小，那么预测的类别精准度更高 C为回归系数默认值1.0

　　五、上面说的都是监督学习的算法，下面介绍一种非监督学习的算法（k-mean）

 　　1）步骤和优缺点

分类个数，一般是知道分类个数的，如果不知道，进行超参数设置 1）随机在数据中抽取K个样本，当做K个类别的中心点 2）计算其余的点到这K个点的距离，每一个样本有K个距离值，从中选出最近的一个距离点作为自己的标记 3）计算着K个族群的平均值，把这K个平均值，与之前的K个中心点进行比较。 如果不同：把K个平均值作为新的中心点，进行计算 采用迭代式算法，直观易懂并且非常实用 容易收敛到局部最优解（多次聚类） 注意：聚类一般是在做分类之前
sci = ——————————— 注：对于每个点i为已聚类数据中的样本，bi为i到其他族群的所有样本的距离 最小值，ai为i到本族群的距离平均值 最终算出所有的样本的轮廓系数平均值
分类个数，一般是知道分类个数的，如果不知道，进行超参数设置 1）随机在数据中抽取K个样本，当做K个类别的中心点 2）计算其余的点到这K个点的距离，每一个样本有K个距离值，从中选出最近的一个距离点作为自己的标记 3）计算着K个族群的平均值，把这K个平均值，与之前的K个中心点进行比较。 如果不同：把K个平均值作为新的中心点，进行计算 采用迭代式算法，直观易懂并且非常实用 容易收敛到局部最优解（多次聚类） 注意：聚类一般是在做分类之前 # 交叉表(特殊分组) # （用户ID， 类别） sci = ——————————— 注：对于每个点i为已聚类数据中的样本，bi为i到其他族群的所有样本的距离 最小值，ai为i到本族群的距离平均值 最终算出所有的样本的轮廓系数平均值

请教wincc与excel通过Dde方式读写数据 excel有时接受不到数据 因一个算法很复杂所以通过公式编辑宏等在Excel中接受算wincc来的10个数据 算好后返回给Wincc15个数据 现在就是有时Excel有时就停在一个数据好像Wincc写不下去数据一样 但Wincc一直能接受excel停的最后数据算的结果 只有重启Excel才正常 求解 谢谢 -


为什么非得用EXCEL计算公式呢？
看能否在WinCC实现公式，这样就不用EXCEL了！
利用WinCC读写EXCEL脚本，先用WinCC将数据写入EXCEL（利用脚本，而非DDE）。在EXCEL编制VBA，算出所需的数据。WinCC再将EXCEL数据读入，就可以了！


提问者对于答案的评价：

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