UMAP数学建模案例精选（1） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李大潜 编，姜启源 等 译

图书标签:

• 数学建模
• UMAP
• 案例分析
• 数据分析
• 机器学习
• Python
• 科学计算
• 高等数学
• 算法
• 可视化

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040418422

版次：1

商品编码：11761961

包装：平装

丛书名： 数学建模案例丛书

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：300000

正文语种：中文

内容简介

　　《UMAP数学建模案例精选（1）》为《数学建模案例丛书》的第一册，书中的案例选自美同COMAF出版的UMAP期刊上的教学单元，包含的案例有戴水肺潜水的数学建模，日辐射量，地质定年法，民主选举中的数学与公正性，交易卡片的收集，交通信号灯的调度，纸牌、编码和火袋鼠，重力输水系统，依赖于温度的螨虫捕食者一食饵模型，草地生态系统的抗灾能力，小型哺乳动物的扩散，医用X-光学成像的数学。这些案例的应用领域涉及工程、经济、交通、社会、地质、生物、生态、医学、测量等，数学知识基本上不超出微积分、微分方程、线性代数、概率、向量分析等大学基础数学的内容。教学方法讲究循序渐进、步步为营，数学推导详细，特别是在问题展开的过程中配备r相应的习题，让学生边阅读边练习。
　　《UMAP数学建模案例精选（1）》的案例可以作为数学建模课程的辅助教材和自学材料，也为讲授、学习其他数学课程的教师和学生提供了将数学方法应用于实际问题的丰富能素材和课外读物。

内页插图

目录

1戴水肺潜水的数学建模
2日辐射量
3地质定年法
4民主选举中的数学与公正性
5交易卡片的收集
6交通信号灯的调度
7纸牌、编码和大袋鼠
8重力输水系统
9依赖于温度的螨虫捕食者——食饵模型
10草地生态系统的抗灾能力
11小型哺乳动物的扩散
12医用X-光学成像的数学

现代金融风险量化与应用：基于机器学习与深度学习的视角 图书简介 在日益复杂和快速变化的全球金融市场中，有效的风险管理已成为金融机构生存与发展的生命线。本书《现代金融风险量化与应用：基于机器学习与深度学习的视角》旨在为金融专业人士、量化分析师、风险管理专家以及对金融科技（FinTech）充满热忱的研究人员，提供一套系统化、前沿且实用的风险量化理论框架与实践方法。本书聚焦于如何利用先进的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，解决传统金融风险模型在处理高维数据、非线性关系以及突发事件（黑天鹅）时的局限性。 第一部分：金融风险量化的基础与挑战 本书首先回顾了金融风险管理的核心概念，包括市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险的经典度量方法，如VaR（风险价值）、ES（预期亏损）和压力测试。深入探讨了传统计量经济学模型（如GARCH族模型）在线性假设下的适用范围及其在捕捉波动率聚类和厚尾现象时的不足。 核心章节聚焦于当前量化实践中的痛点： 1. 数据异构性与高维度挑战： 金融数据往往来源广泛（交易数据、新闻文本、宏观经济指标等），维度极高，且存在严重的自相关性和非平稳性。本书将详细分析如何利用降维技术（如PCA的非线性扩展）和特征工程来有效处理这些复杂数据结构。 2. 非线性和尾部风险的刻画： 传统线性模型难以精确捕捉资产收益分布的尖峰和厚尾特性，以及市场联动性中的复杂非线性结构。本书将为读者打下坚实的理论基础，理解为何需要转向更复杂的非参数模型。 3. 模型可解释性与监管要求（XAI in Finance）： 在金融强监管环境下，模型的可解释性至关重要。本书将平衡预测精度与模型透明度之间的关系，介绍局部可解释模型技术（LIME, SHAP值）在风险模型验证中的应用。 第二部分：机器学习在风险预测中的前沿应用 本部分是本书的核心实践部分，详细介绍了当前主流的机器学习算法如何被定制和应用于具体的金融风险场景中。 市场风险与波动率建模： 集成学习（Ensemble Methods）： 深度剖析随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM，特别是XGBoost和LightGBM）在超高频数据下的波动率预测和极端事件捕捉能力。讨论如何调整树的深度和正则化参数以避免在小样本或噪声数据上的过度拟合。 时间序列的结构化预测： 探讨使用支持向量回归（SVR）处理市场冲击下的非线性回归问题，并引入时序交叉验证策略，确保模型在未来数据上的鲁棒性。 信用风险与违约预测（Credit Scoring）： 分类算法的优化选择： 对比逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）以及深度神经网络在预测企业和个人违约概率（PD）时的表现。重点关注如何处理严重不平衡的数据集（即违约事件稀疏性），介绍SMOTE、ADASYN等采样技术及代价敏感学习方法。 生存分析与违约时间预测： 引入Cox比例风险模型与ML的结合，用于预测违约发生的具体时间点，提升了风险管理的提前预警能力。 操作风险与欺诈检测： 异常点检测技术： 详细介绍基于密度（LOF, DBSCAN）和基于隔离（Isolation Forest）的无监督学习方法，用于识别金融交易中的反常模式和潜在欺诈行为。 文本挖掘与情感分析： 利用自然语言处理（NLP）技术，对监管报告、新闻舆情进行情绪打分，将其作为操作风险和声誉风险的领先指标纳入综合风险评估体系。 第三部分：深度学习赋能复杂风险建模 本部分深入探讨了深度学习模型在处理复杂、序列依赖性强的金融数据方面的巨大潜力。 1. 循环神经网络（RNN）及其变体在时间序列中的应用： LSTM与GRU： 详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决传统RNN的梯度消失问题，精确捕捉长期市场依赖关系，用于资产收益率和波动率的动态预测。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 探索使用Seq2Seq架构进行多步风险指标（如未来一周的VaR）的预测，实现更宏观的风险态势判断。 2. 卷积神经网络（CNN）的空间特征提取： 市场微观结构分析： 将时间序列数据重构为二维图像（如2D或3D的K线图、订单簿快照），利用CNN提取潜在的市场结构特征，用于高频交易中的市场冲击预测。 3. 图神经网络（GNN）在系统性风险中的建模： 金融网络构建： 介绍如何将银行间借贷、供应链金融或资产持有关系构建为复杂的金融网络图。 GNN的应用： 利用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来模拟信息或风险在网络中的传播路径，量化“传染风险”（Contagion Risk），这是评估系统性风险的关键突破点。 第四部分：模型部署、回测与稳健性检验 风险模型不仅要准确，更要可靠和可部署。本部分关注从理论到生产环境的转化过程。 严格的回测框架： 强调金融时间序列回测中必须考虑的现实约束，如交易成本、流动性冲击、数据延迟，并介绍了Walk-Forward Optimization等先进的回测技术。 模型风险管理（MRM）： 讨论模型漂移（Model Drift）的监控机制，包括概念漂移和数据漂移的自动检测。介绍了如何利用A/B测试框架在生产环境中安全地迭代和部署新的风险模型。 对抗性攻击与模型鲁棒性： 探讨针对风险模型的输入数据微小扰动可能导致的灾难性后果（如对抗性样本），并介绍防御性训练技术，以增强模型抵御恶意攻击和极端市场波动的能力。 总结与展望： 本书不仅提供了大量算法介绍，更注重结合金融实际案例来阐述模型选择的逻辑和实施细节。通过对ML/DL技术的深入应用，读者将能够构建出比传统方法更具预测能力、更适应非线性市场的现代金融风险量化工具箱，为机构在不确定性中做出更明智的决策提供坚实的技术支撑。本书致力于成为连接前沿数据科学与审慎金融风险管理实践的重要桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上“UMAP数学建模案例精选”几个字，直接戳中了我的痛点。我一直对数据科学和机器学习很感兴趣，但总感觉自己在将理论知识转化为实际应用方面还稍显不足，尤其是面对复杂的、多维度的数据时，如何有效地进行探索性数据分析（EDA）和特征提取，是我一直以来努力的方向。UMAP作为一种新兴的降维可视化技术，其在保留数据局部和全局结构方面的优势，让我对它抱有很大的期望。我希望这本书能够详细介绍 UMAP 的算法原理，但更重要的是，它能通过一系列精心设计的数学建模案例，展示 UMAP 在解决实际问题中的强大能力。我期待能够看到，在这些案例中，UMAP是如何被用来理解数据集的内在结构、发现潜在的聚类、识别异常值，以及为后续的机器学习模型构建提供有价值的洞察。如果书中还能提供一些关于如何将 UMAP 的可视化结果与统计分析方法相结合的思路，那就更好了。我希望这本书能成为我学习 UMAP 并且将其应用于数据建模的最佳指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些和我一样，对数据可视化充满好奇，又在尝试用不同方法去理解和解读数据的小伙伴们量身定做的。我一直对各种降维算法的视觉呈现效果感到着迷，尤其是UMAP，它在保留数据局部结构的同时，又能展现全局的宏观联系，这一点让我觉得它比t-SNE等算法在很多场景下更具优势。这本书的题目就直接点出了UMAP，这让我非常期待它能深入浅出地讲解UMAP的原理，并提供一些实际的应用案例。我希望它不仅仅是罗列算法公式，而是能通过生动的图示和具体的代码实现，让读者能够一步步地掌握UMAP的使用技巧。特别是对于数学建模竞赛中的实际问题，我一直觉得 UMAP 是一种非常强大的工具，它能帮助我们快速地发现数据中的潜在模式和聚类，从而更好地构建模型。如果这本书能够涵盖如何利用 UMAP 进行特征工程、如何与机器学习模型结合，以及在不同领域（比如生物信息学、图像识别、文本分析等）的实际应用案例，那我将觉得它非常有价值。我更看重的是它能提供一套解决问题的思路和方法论，而不是仅仅停留在技术层面。希望这本书能成为我解决实际建模问题的好帮手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁，但“UMAP数学建模案例精选（1）”这个书名却透露出一种深度和专业性。作为一名对统计建模和数据分析充满热情的业余爱好者，我一直在寻找能够提升自己数据处理和可视化能力的工具和方法。UMAP，作为一种相对较新的降维技术，在可视化高维数据方面表现出色，我一直想更深入地了解它，并学习如何在实际的建模场景中运用它。这本书的“案例精选”部分，让我看到了将理论付诸实践的可能性。我希望书中能涵盖一些在数学建模领域具有普遍意义的案例，比如如何在数据预处理阶段利用 UMAP 进行降维，以提高模型训练的效率和效果；如何在模型解释阶段，通过 UMAP 的可视化来理解模型的决策过程；或者如何在特定应用场景下，利用 UMAP 来发现数据中的隐藏模式，从而指导模型的设计。我期待这本书能够提供清晰的讲解，丰富的图示，以及可供复现的代码示例，让我能够真正地掌握 UMAP 在数学建模中的应用精髓。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先是被它“数学建模案例精选”的标题所吸引。作为一名对数据驱动的决策过程有着浓厚兴趣的学生，我一直都在寻找能够将抽象的数学理论与实际问题相结合的优秀教材。UMAP，虽然我之前接触过一些关于其算法的介绍，但总觉得缺少一些系统性的讲解和丰富的实战经验。这本书的出现，恰好填补了这一空白。我希望它能提供一系列精心挑选的、具有代表性的数学建模案例，并且在这些案例中，UMAP能够扮演核心角色，展现其强大的数据探索和模式识别能力。我特别期待书中能够解析在这些案例中，UMAP是如何被用来分析数据、提取关键信息、甚至指导模型选择和参数优化的。能否通过这些案例，让读者理解 UMAP 在不同数据类型（如高维表格数据、图像特征等）上的适用性，以及如何根据具体问题来调整 UMAP 的参数以获得最佳的可视化效果，这是我非常关注的。如果书中还能提供一些关于如何将 UMAP 的可视化结果解释给非技术背景的听众的技巧，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

书的题目《UMAP数学建模案例精选（1）》本身就给我一种期待，仿佛开启了一扇通往数据世界新视角的门。我一直认为，好的数学建模不仅仅是公式的堆砌，更在于如何巧妙地运用工具去理解和驾驭数据。UMAP，以其独特的降维视角，在处理高维复杂数据时展现出了非凡的潜力。我非常希望这本书能够成为我手中一本实用的“工具箱”，里面装满了解决实际数学建模问题的“利器”。期待书中能有引人入胜的案例，这些案例不仅仅是理论的演示，更是真实的挑战，能够引导我思考如何运用UMAP来分析数据、发现规律、甚至预测未来。我希望能从书中学习到，如何将UMAP融入到整个建模流程中，从数据探索到特征工程，再到模型评估，让UMAP的强大可视化能力为我的建模工作带来灵感和突破。希望这本书能够深入浅出地讲解UMAP的数学原理，并通过具体的案例，展示其在不同应用场景下的强大表现力，让我能够真正地将其融会贯通，并运用到我自己的建模实践中。

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经常在京东上买书，发货速度快，第二天就收到了。

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物流速度很快，赞一个，就是包装有点随意，只有一个袋子，呵呵呵，总体来说好评

评分☆☆☆☆☆

书是全新正品，送过很快态度也好，里面内容很好是我想要的

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好书，送货也很快，

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物流速度很快，赞一个，就是包装有点随意，只有一个袋子，呵呵呵，总体来说好评

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UMAP数学建模案例精选（2）