Python 数学建模算法与应用，笔记与代码，按章节整理

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02-23 09:06

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《Python 数学建模算法与应用》知识点与代码，按章节整理
基于书籍内容完成，内容清晰，代码可运行，欢迎 Star

02 Python 使用入门6个子项

2.4 numpy.ipynb

2.5 pandas.ipynb

2.7 scipy.ipynb

2.8 sympy.ipynb

2.9 matplotlib.ipynb

03 线性代数模型3个子项

3.1 特征值和特征向量.ipynb

3.2 矩阵的奇异值分解及应用.ipynb

04 线性规划和整数规划模型5个子项

4.1 线性规划模型.ipynb

4.2 整数规划.ipynb

4.3 投资的收益与风险.ipynb

4.4 比赛项目排序问题.ipynb

05 非线性规划和多目标规划模型7个子项

5.1 非线性规划概念和理论.ipynb

5.2 一个简单非线性规划模型.ipynb

5.3 二次规划模型.ipynb

5.4 非线性规划的求解和应用.ipynb

5.5 多目标规划.ipynb

5.6 飞行管理问题.ipynb

06 图论模型9个子项

6.1 图与网络的基础理论.ipynb

6.2 NetworkX 简介.ipynb

6.3 最短路算法.ipynb

6.4 最小生成树.ipynb

6.5 着色问题.ipynb

6.6 最大流与最小费用流问题.ipynb

6.7 关键路径.ipynb

6.8 钢管订购与运输.ipynb

07 插值与拟合5个子项

7.1 插值方法.ipynb

7.2 拟合.ipynb

7.3 函数逼近.ipynb

7.4 黄河小浪底调水调沙问题.ipynb

08 常微分方程与差分方程7个子项

8.1 常微分方程问题的数学模型.ipynb

8.2 传染病预测问题.ipynb

8.3 常微分方程的解.ipynb

8.4 常微分方程建模实例.ipynb

8.5 差分方程建模方法.ipynb

8.6 最优捕鱼策略.ipynb

09 数据的描述性统计方法5个子项

9.1 scipy.stats 模块简介.ipynb

9.2 统计的基本概念和统计图.ipynb

9.3 参数估计和假设检验.ipynb

9.4 方差分析.ipynb

10 回归分析6个子项

10.1 一元线性回归模型.ipynb

10.2 多元线性回归.ipynb

10.3 多项式回归.ipynb

10.4 逐步回归.ipynb

10.5 广义线性回归模型.ipynb

11 聚类分析与判别分析3个子项

11.1 聚类分析.ipynb

11.2 判别分析.ipynb

12 主成分分析与因子分析3个子项

12.1 主成分分析.ipynb

12.2 因子分析.ipynb

13 偏最小二乘回归分析2个子项

13.3 案例分析.ipynb

14 综合评价方法7个子项

14.1 综合评价指标体系.ipynb

14.2 综合评价数据处理.ipynb

14.3 常用的综合评价数学模型.ipynb

14.4 模糊数学方法.ipynb

14.5 数据包络分析.ipynb

14.6 招聘公务员问题.ipynb

15 预测方法4个子项

15.1 灰色预测模型.ipynb

15.2 马尔可夫预测.ipynb

15.3 神经元网络.ipynb

16 博弈论5个子项

16.1 基本概念.ipynb

16.2 零和博弈.ipynb

16.3 零和博弈的混合策略及解法.ipynb

16.4 双矩阵博弈模型.ipynb

17 偏微分方程2个子项

17.1 三类偏微分方程的定解问题.ipynb

17.2 简单偏微分方程的符号解.ipynb

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