数学建模导论——基于Python语言：24精讲版_哔哩哔哩

本课程适合准备数学建模竞赛学习以及日常想学习数学建模、数据挖掘等的学生。在2020年第一次在B站更新数学建模基础知识讲解，2022年推出第一版成型的《数学建模导论》以来，这门课不断受到好评，在2024年也根据广大网友的建议对课程进行了一些调整。课程一共包含十章内容：解析几何与方程模型、微分方程与动力系统模型、函数极值与优化模型、复杂网络与图论模型、进化计算与群体智能算法、数据处理与拟合模型、权重生成与评价类模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型以及其他数学建模算法等，如果你准备竞赛时间相对充足（1个月及以上），那么这门课将是你的不二之选。

常见问题

Q：课程在什么时间更新？

A：课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后，课程更新将通过账号动态提示，方便及时观看。

Q：课程购买后有收看时间限制吗？

A：购买后除不可抗力因素外，本课程长期有效，请您放心购买。

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A：虚拟商品付款后无法返还，请您随时留意各类课程折扣信息，按需购买。

Q：购买课程后是否可以加入老师的粉丝群或者用户群？

A：如老师设置用户群，我们将邀您加入，但我们无法承诺所有老师均提供用户群服务，感谢理解。

购买须知

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章节选择

全集试看

绪论：走进数学建模的大门

视频课

50分11秒

课程答疑资料群加群方式

视频课

26秒

第一章：解析几何与方程模型

1.1 向量表示法与几何模型建模基本案例

视频课

58分12秒

1.2 平面几何与立体几何建模案例（太难了，新手可以跳过去！）

视频课

1小时16分

1.3-使用Python求解方程与方程组

视频课

50分16秒

部分试看

1.2-平面与立体几何的构建（新版）

视频课

31分37秒

第二章：微分方程与系统模型

2.1 微分方程的理论基础

视频课

30分5秒

2.2 使用scipy和sympy解微分方程

视频课

42分55秒

2.3 偏微分方程的数值求解

视频课

53分8秒

2.4 微分方程的应用案例（上）

视频课

1小时4分

2.5 微分方程的应用案例（下）

视频课

35分3秒

2.6 元胞自动机与仿真模拟

视频课

37分49秒

2.7 数值计算方法与微分方程求解器

视频课

58分48秒

第三章：函数极值与规划模型

3.1 从线性代数到线性规划

视频课

50分4秒

3.2 使用numpy进行矩阵运算

视频课

15分4秒

3.3 线性规划的算法原理

视频课

40分12秒

3.4 线性规划的建模案例

视频课

15分24秒

3.5 从线性规划到非线性规划

视频课

36分40秒

3.6 非线性规划的建模案例

视频课

23分18秒

3.7 整数规划与指派问题

视频课

52分58秒

3.8 使用cvxpy解各类规划问题

视频课

12分25秒

3.9 动态规划与贪心算法

视频课

22分11秒

3.10 博弈论与排队论初步

视频课

30分52秒

3.11 多目标规划的建模与求解

视频课

8分9秒

第四章：复杂网络与图论模型

4.1 复杂网络概念与理论

视频课

39分4秒

4.2 图论算法：遍历，二分图与最小生成树

视频课

31分48秒

4.3 图论算法：最短路径与最大流问题

视频课

32分29秒

4.4 使用networkx完成复杂网络建模

视频课

3分19秒

4.5 TSP问题与VRP问题

视频课

22分32秒

第五章：群体智能与进化模型

5.1 遗传算法理论与实现

视频课

27分8秒

5.2 粒子群算法的理论与实现

视频课

14分51秒

5.3 蚁群算法理论与实现

视频课

10分56秒

5.4 模拟退火算法理论与实现

视频课

12分33秒

5.5 进化计算的发展

视频课

4分8秒

第六章：数据处理与拟合模型

6.1 数据处理的基本方法

视频课

32分31秒

6.2 插值方法与数据变换

视频课

16分50秒

6.3 pandas基本使用

视频课

3分25秒

6.4 从一元线性回归到拟合

视频课

21分9秒

6.5 数据可视化的艺术

视频课

18分1秒

第七章：权重生成与评价模型

7.1 层次分析法及其应用

视频课

55分28秒

7.2 熵权法与CRITIC方法

视频课

49分36秒

7.3 基于距离的TOPSIS分析法

视频课

44分16秒

7.4 模糊综合评价法及其应用

视频课

51分12秒

7.5 主成分分析法和因子分析法

视频课

1小时9分

7.6 数据包络分析法

视频课

17分43秒

7.7 秩和比评价法

视频课

3分3秒

第八章：时间序列与投资模型

8.1 时间序列建模的基本概念

视频课

16分14秒

8.2 移动平均法和指数平滑法

视频课

23分59秒

8.3 灰色预测与灰色关联

视频课

19分23秒

8.4 ARIMA模型与GARCH建模

视频课

30分5秒

8.5 使用statsmodels进行时间序列建模

视频课

4分37秒

8.6 投资选股模型案例

视频课

21分14秒

8.7 马尔可夫模型

视频课

7分44秒

第九章：机器学习与统计模型

9.1 假设检验及其应用

视频课

59分9秒

9.2 回归不止用于预测

视频课

57分19秒

9.3 使用statsmodels与scipy进行统计分析

视频课

3分40秒

9.4 机器学习的研究范畴

视频课

9分16秒

9.5 使用sklearn进行机器学习

视频课

5分

9.6 基于距离的KNN模型

视频课

9分11秒

9.7 线性判别与支持向量机

视频课

26分24秒

9.8 决策树模型

视频课

12分13秒

9.9 集成学习与GBDT

视频课

57分33秒

9.10 从神经网络到深度学习

视频课

22分38秒

9.11 使用pytorch与tensorflow构建神经网络

视频课

6分24秒

9.12 经典聚类算法

视频课

12分13秒

9.13 关联关系挖掘

视频课

11分21秒

9.14 图数据与pagerank算法

视频课

7分58秒

9.15 朴素贝叶斯算法

视频课

7分44秒

第十章：多模数据与智能模型

10.1 图像处理与计算机视觉

视频课

10分53秒

10.2 计算语言学与自然语言处理

视频课

9分13秒

10.3 数字信号处理与智能感知

视频课

5分21秒

10.4 多模态数据与学习

视频课

1分21秒

总复习

部分试看

课程回顾与复习

视频课

1小时31分

全集试看

数学建模论文的写作

视频课

1小时45分