【26美赛C题】Data With The Stars第一问思路与代码-DWTS 观众投票反推模型与代码实现
【26美赛C题】Data With The Stars第一问思路与代码-DWTS 观众投票反推模型与代码实现
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【26美赛C题】Data With The Stars第一问思路解析（DWTS 观众投票反推模型：从约束优化到蒙特卡洛不确定性建模）
https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/157554219
文章目录
- 【26美赛C题】Data With The Stars第一问思路与代码-DWTS 观众投票反推模型与代码实现
- 本文纯代码实现
- 一、项目目录结构（直接照着建）
- 二、requirements.txt
- 三、utils.py（数据预处理）
- 四、model.py（蒙特卡洛反推核心）
- 五、plots.py（简单验证图）
- 六、main.py（主程序）
- 七、你现在能得到什么？
本文纯代码实现
【26美赛C题】Data With The Stars第一问思路解析（DWTS 观众投票反推模型：从约束优化到蒙特卡洛不确定性建模）
https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/157554219
一、项目目录结构（直接照着建）
DWTS_FanVote/
│
├── data/
│ └── 2026_MCM_Problem_C_Data.csv
│
├── main.py # 主入口（跑全部流程）
├── model.py # 观众投票反推核心算法
├── utils.py # 数据处理工具
├── plots.py # 所有可视化函数
└── requirements.txt
二、requirements.txt
numpy
pandas
scipy
matplotlib
安装：
pip install -r requirements.txt
