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
