
数学建模(PYTHON版) 清华大学出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
;本括运筹优化、图论模型、微分方程、模拟和统计方法等传统建模方法,同时还增设了智能优化算法、机器学和深度方法,可以满足广大读者和参赛者的学。本书算法实现以Python语言为主,每章内容均有详细的代码,可以帮助读者掌握Python编程实现算法。本书含19章,前两章为基础部分,分别为数学建模简介和Python简介; 3~11章为传统建模方法部分,其中,3章和4章分别介绍运筹优化中的线规划和非线规划,5章介绍图论,6章介绍微分方程,7章介绍 插值与拟合,8章介绍模拟,9~11章介绍统计方法括回归分析、聚类分析和主成分分析; 12~19章为智能优化和机器学,其中,12~14章为智能优化,分别介绍模拟退火算法、遗传算法和粒子群优化算法,15~19章为机器学,分别介绍支持向量机、决策树、森林、神经网络和深度学br />本书可作为高等学校数学建模、数学实验课程教
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数学建模(PYTHON版)9787302652373 正版新书
;本括运筹优化、图论模型、微分方程、模拟和统计方法等传统建模方法,同时还增设了智能优化算法、机器学和深度方法,可以满足广大读者和参赛者的学。本书算法实现以Python语言为主,每章内容均有详细的代码,可以帮助读者掌握Python编程实现算法。本书含19章,前两章为基础部分,分别为数学建模简介和Python简介; 3~11章为传统建模方法部分,其中,3章和4章分别介绍运筹优化中的线规划和非线规划,5章介绍图论,6章介绍微分方程,7章介绍 插值与拟合,8章介绍模拟,9~11章介绍统计方法括回归分析、聚类分析和主成分分析; 12~19章为智能优化和机器学,其中,12~14章为智能优化,分别介绍模拟退火算法、遗传算法和粒子群优化算法,15~19章为机器学,分别介绍支持向量机、决策树、森林、神经网络和深度学br />本书可作为高等学校数学建模、数学实验课程教
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