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news 2025/11/5 3:32:27

免费的制作网站程序,企业vi模板,在线学习网站建设,中国建设建行网站目录引言一、我们的专辑包含哪些内容#xff1f;第一周#xff1a;数学建模基础与工具第二周#xff1a;高级数学建模技巧与应用第三周#xff1a;机器学习基础与数据处理第四周#xff1a;监督学习与无监督学习算法第五周#xff1a;神经网络二、学完本专辑能收获到什… 目录引言一、我们的专辑包含哪些内容第一周数学建模基础与工具第二周高级数学建模技巧与应用第三周机器学习基础与数据处理第四周监督学习与无监督学习算法第五周神经网络二、学完本专辑能收获到什么三、适合什么样的人群学习四、如何学习本专辑课程目录第1周数学建模基础与工具第1天数学建模入门介绍第2天数学建模工具介绍第3天线性回归与曲线拟合第4天线性规划第5天动态规划第2周高级数学建模技巧与应用第6天微分方程模型第7天随机建模第8天蒙特卡洛模拟第9天网络模型第10天数据挖掘与机器学习模型第3周机器学习基础与数据处理第11天机器学习中的数据采集与预处理第12天特征工程第13天数据编码与处理不平衡数据第14天分类与回归问题有监督第15天线性回归问题有监督第四周监督学习与无监督学习算法第16天逻辑回归问题有监督第17天支持向量机SVM有监督第18天决策树与随机森林有监督第19天聚类算法无监督第20天降维技术无监督第5周神经网络第21天神经网络基础第22天卷积神经网络第23天循环神经网络第24天数学建模案例精讲1第25天数学建模案例精讲2 引言欢迎大家来到我们的《数学建模教程》系列专辑。这是一份全面的学习资源旨在帮助您从零开始掌握数学建模的理论和实战技巧。无论您是学生、研究人员还是在职工程师这个专辑都能为您提供宝贵的知识和实用技能。一、我们的专辑包含哪些内容我们精心设计了一个为期五周的课程每周都有明确的学习目标和内容安排第一周数学建模基础与工具我们一起学习数学建模的基本概念和常用方法。并且了解并熟练使用Python及其相关数学建模库如Numpy、SciPy、Pandas等。第二周高级数学建模技巧与应用我们一起探索微分方程、随机建模、蒙特卡洛模拟等高级建模技巧。学习图论基础及其在网络优化中的应用。第三周机器学习基础与数据处理掌握机器学习中的数据采集、预处理和特征工程。了解如何处理不平衡数据并学习分类与回归问题的解决方法。第四周监督学习与无监督学习算法深入学习逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等有监督学习算法。探索K均值聚类、DBSCAN等无监督学习算法及降维技术。第五周神经网络学习人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基础知识及应用。分析和讲解数学建模比赛中的实际案例。二、学完本专辑能收获到什么通过本专辑的学习您将能够掌握数学建模的基本概念和高级技巧。熟练使用Python进行数据处理和模型构建。理解并应用多种机器学习算法解决实际问题。探索并实现神经网络模型处理复杂数据集。三、适合什么样的人群学习本专辑适合以下人群想要系统学习数学建模的学生和研究人员。希望提升数据分析和建模技能的在职工程师和数据科学家。对机器学习和人工智能感兴趣的初学者和中级学习者。四、如何学习本专辑循序渐进按照课程安排从基础到高级逐步深入学习。理论结合实践每节课都包含理论讲解和实际操作通过实践巩固所学知识。多做练习通过完成课程中的练习题和案例分析加深理解和应用能力。积极参与讨论加入学习社区与其他学习者分享经验和讨论问题互相学习。最后我们相信通过系统的学习和不断的实践您一定能够掌握数学建模的核心技能成为数据分析和建模领域的专家。欢迎您加入我们的学习旅程共同探索数学建模的奥秘课程目录第1周数学建模基础与工具第1天数学建模入门介绍介绍数学建模的定义和重要性常见的数学建模方法概述确定问题和建立假设模型构建步骤及求解模型的方法模型的验证与检验的必要性第2天数学建模工具介绍 Python基本语法介绍常用数学建模Python库 NumpySciPyPandasMatplotlibSeabornScikit-learn 第3天线性回归与曲线拟合线性回归基础曲线拟合的方法第4天线性规划线性规划的基本概念线性规划的应用实例第5天动态规划动态规划的原理与应用常见问题的动态规划解决方案第2周高级数学建模技巧与应用第6天微分方程模型微分方程在建模中的应用解微分方程的基本方法第7天随机建模随机过程与随机建模的基本概念随机模型的实例应用第8天蒙特卡洛模拟蒙特卡洛方法的介绍与实现模拟在建模中的应用第9天网络模型图论基础网络流与网络优化模型第10天数据挖掘与机器学习模型数据挖掘基本概念机器学习在建模中的应用第3周机器学习基础与数据处理第11天机器学习中的数据采集与预处理数据采集数据清洗与预处理第12天特征工程特征缩放与标准化Part 1特征缩放与标准化Part 2 第13天数据编码与处理不平衡数据数据集的标签编码与独热编码使用SMOTE和近似算法处理不平衡数据第14天分类与回归问题有监督分类的基本概念分类与回归的区别分类与回归的经典实例第15天线性回归问题有监督线性回归的原理与实现Python线性回归的实现第四周监督学习与无监督学习算法第16天逻辑回归问题有监督理解逻辑回归及其在分类中的应用使用Python和Tensorflow进行逻辑回归第17天支持向量机SVM有监督支持向量机的基本概念SVM超参数调优与应用第18天决策树与随机森林有监督决策树的原理与实现随机森林回归与分类器的使用第19天聚类算法无监督不同类型的聚类算法简介K均值聚类及其优化DBSCAN与OPTICS算法层次聚类的实现与应用第20天降维技术无监督降维概述与主成分分析PCA使用Python进行PCA和LDA分析第5周神经网络第21天神经网络基础人工神经网络ANN简介激活函数的作用与实现第22天卷积神经网络卷积神经网络的基本概念应用CNN于图像数据集第23天循环神经网络循环神经网络简介与应用长短期记忆网络LSTM的实现第24天数学建模案例精讲1 讲解数学建模比赛案例1 第25天数学建模案例精讲2 讲解数学建模比赛案例2
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