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數(shù)學(xué)建模(Python版)

數(shù)學(xué)建模(Python版)

定  價(jià):59 元

        

  • 作者:秦喜文、董小剛、劉銘、譚佳偉
  • 出版時(shí)間:2024/5/1
  • ISBN:9787302652373
  • 出 版 社:清華大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:O141.4 
  • 頁(yè)碼:252
  • 紙張:
  • 版次:1
  • 開(kāi)本:16開(kāi)
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本書(shū)包括運(yùn)籌優(yōu)化、圖論模型、微分方程、隨機(jī)模擬和統(tǒng)計(jì)方法等傳統(tǒng)建模方法,同時(shí)還增設(shè)了智能優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度方法,可以滿足廣大讀者和參賽者的學(xué)習(xí)需求。本書(shū)算法實(shí)現(xiàn)以Python語(yǔ)言為主,每章內(nèi)容均有詳細(xì)的代碼,可以幫助讀者高效掌握Python編程實(shí)現(xiàn)算法。本書(shū)共包含19章,前兩章為基礎(chǔ)部分,分別為數(shù)學(xué)建模簡(jiǎn)介和Python簡(jiǎn)介; 第3~11章為傳統(tǒng)建模方法部分,其中,第3章和第4章分別介紹運(yùn)籌優(yōu)化中的線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃,第5章介紹圖論,第6章介紹微分方程,第7章介紹
插值與擬合,第8章介紹隨機(jī)模擬,第9~11章介紹統(tǒng)計(jì)方法,包括回歸分析、聚類分析和主成分分析; 第12~19章為智能優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)部分,其中,第12~14章為智能優(yōu)化,分別介紹模擬退火算法、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法,第15~19章為機(jī)器學(xué)習(xí)方法,分別介紹支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。
本書(shū)可作為高等學(xué)校數(shù)學(xué)建模、數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)課程教材,也可作為數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的培訓(xùn)教材。
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