小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
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
- Numpy
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Scikit-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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