UMAP數學建模案例精選（1） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李大潛 編，薑啓源 等 譯

圖書標籤:

• 數學建模
• UMAP
• 案例分析
• 數據分析
• 機器學習
• Python
• 科學計算
• 高等數學
• 算法
• 可視化

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040418422

版次：1

商品編碼：11761961

包裝：平裝

叢書名： 數學建模案例叢書

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：312

字數：300000

正文語種：中文

內容簡介

　　《UMAP數學建模案例精選（1）》為《數學建模案例叢書》的第一冊，書中的案例選自美同COMAF齣版的UMAP期刊上的教學單元，包含的案例有戴水肺潛水的數學建模，日輻射量，地質定年法，民主選舉中的數學與公正性，交易卡片的收集，交通信號燈的調度，紙牌、編碼和火袋鼠，重力輸水係統，依賴於溫度的蟎蟲捕食者一食餌模型，草地生態係統的抗災能力，小型哺乳動物的擴散，醫用X-光學成像的數學。這些案例的應用領域涉及工程、經濟、交通、社會、地質、生物、生態、醫學、測量等，數學知識基本上不超齣微積分、微分方程、綫性代數、概率、嚮量分析等大學基礎數學的內容。教學方法講究循序漸進、步步為營，數學推導詳細，特彆是在問題展開的過程中配備r相應的習題，讓學生邊閱讀邊練習。
　　《UMAP數學建模案例精選（1）》的案例可以作為數學建模課程的輔助教材和自學材料，也為講授、學習其他數學課程的教師和學生提供瞭將數學方法應用於實際問題的豐富能素材和課外讀物。

內頁插圖

目錄

1戴水肺潛水的數學建模
2日輻射量
3地質定年法
4民主選舉中的數學與公正性
5交易卡片的收集
6交通信號燈的調度
7紙牌、編碼和大袋鼠
8重力輸水係統
9依賴於溫度的蟎蟲捕食者——食餌模型
10草地生態係統的抗災能力
11小型哺乳動物的擴散
12醫用X-光學成像的數學

現代金融風險量化與應用：基於機器學習與深度學習的視角 圖書簡介 在日益復雜和快速變化的全球金融市場中，有效的風險管理已成為金融機構生存與發展的生命綫。本書《現代金融風險量化與應用：基於機器學習與深度學習的視角》旨在為金融專業人士、量化分析師、風險管理專傢以及對金融科技（FinTech）充滿熱忱的研究人員，提供一套係統化、前沿且實用的風險量化理論框架與實踐方法。本書聚焦於如何利用先進的機器學習（ML）和深度學習（DL）技術，解決傳統金融風險模型在處理高維數據、非綫性關係以及突發事件（黑天鵝）時的局限性。 第一部分：金融風險量化的基礎與挑戰 本書首先迴顧瞭金融風險管理的核心概念，包括市場風險、信用風險、操作風險和流動性風險的經典度量方法，如VaR（風險價值）、ES（預期虧損）和壓力測試。深入探討瞭傳統計量經濟學模型（如GARCH族模型）在綫性假設下的適用範圍及其在捕捉波動率聚類和厚尾現象時的不足。 核心章節聚焦於當前量化實踐中的痛點： 1. 數據異構性與高維度挑戰： 金融數據往往來源廣泛（交易數據、新聞文本、宏觀經濟指標等），維度極高，且存在嚴重的自相關性和非平穩性。本書將詳細分析如何利用降維技術（如PCA的非綫性擴展）和特徵工程來有效處理這些復雜數據結構。 2. 非綫性和尾部風險的刻畫： 傳統綫性模型難以精確捕捉資産收益分布的尖峰和厚尾特性，以及市場聯動性中的復雜非綫性結構。本書將為讀者打下堅實的理論基礎，理解為何需要轉嚮更復雜的非參數模型。 3. 模型可解釋性與監管要求（XAI in Finance）： 在金融強監管環境下，模型的可解釋性至關重要。本書將平衡預測精度與模型透明度之間的關係，介紹局部可解釋模型技術（LIME, SHAP值）在風險模型驗證中的應用。 第二部分：機器學習在風險預測中的前沿應用 本部分是本書的核心實踐部分，詳細介紹瞭當前主流的機器學習算法如何被定製和應用於具體的金融風險場景中。 市場風險與波動率建模： 集成學習（Ensemble Methods）： 深度剖析隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM，特彆是XGBoost和LightGBM）在超高頻數據下的波動率預測和極端事件捕捉能力。討論如何調整樹的深度和正則化參數以避免在小樣本或噪聲數據上的過度擬閤。 時間序列的結構化預測： 探討使用支持嚮量迴歸（SVR）處理市場衝擊下的非綫性迴歸問題，並引入時序交叉驗證策略，確保模型在未來數據上的魯棒性。 信用風險與違約預測（Credit Scoring）： 分類算法的優化選擇： 對比邏輯迴歸、樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）以及深度神經網絡在預測企業和個人違約概率（PD）時的錶現。重點關注如何處理嚴重不平衡的數據集（即違約事件稀疏性），介紹SMOTE、ADASYN等采樣技術及代價敏感學習方法。 生存分析與違約時間預測： 引入Cox比例風險模型與ML的結閤，用於預測違約發生的具體時間點，提升瞭風險管理的提前預警能力。 操作風險與欺詐檢測： 異常點檢測技術： 詳細介紹基於密度（LOF, DBSCAN）和基於隔離（Isolation Forest）的無監督學習方法，用於識彆金融交易中的反常模式和潛在欺詐行為。 文本挖掘與情感分析： 利用自然語言處理（NLP）技術，對監管報告、新聞輿情進行情緒打分，將其作為操作風險和聲譽風險的領先指標納入綜閤風險評估體係。 第三部分：深度學習賦能復雜風險建模 本部分深入探討瞭深度學習模型在處理復雜、序列依賴性強的金融數據方麵的巨大潛力。 1. 循環神經網絡（RNN）及其變體在時間序列中的應用： LSTM與GRU： 詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何有效解決傳統RNN的梯度消失問題，精確捕捉長期市場依賴關係，用於資産收益率和波動率的動態預測。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 探索使用Seq2Seq架構進行多步風險指標（如未來一周的VaR）的預測，實現更宏觀的風險態勢判斷。 2. 捲積神經網絡（CNN）的空間特徵提取： 市場微觀結構分析： 將時間序列數據重構為二維圖像（如2D或3D的K綫圖、訂單簿快照），利用CNN提取潛在的市場結構特徵，用於高頻交易中的市場衝擊預測。 3. 圖神經網絡（GNN）在係統性風險中的建模： 金融網絡構建： 介紹如何將銀行間藉貸、供應鏈金融或資産持有關係構建為復雜的金融網絡圖。 GNN的應用： 利用圖捲積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT）來模擬信息或風險在網絡中的傳播路徑，量化“傳染風險”（Contagion Risk），這是評估係統性風險的關鍵突破點。 第四部分：模型部署、迴測與穩健性檢驗 風險模型不僅要準確，更要可靠和可部署。本部分關注從理論到生産環境的轉化過程。 嚴格的迴測框架： 強調金融時間序列迴測中必須考慮的現實約束，如交易成本、流動性衝擊、數據延遲，並介紹瞭Walk-Forward Optimization等先進的迴測技術。 模型風險管理（MRM）： 討論模型漂移（Model Drift）的監控機製，包括概念漂移和數據漂移的自動檢測。介紹瞭如何利用A/B測試框架在生産環境中安全地迭代和部署新的風險模型。 對抗性攻擊與模型魯棒性： 探討針對風險模型的輸入數據微小擾動可能導緻的災難性後果（如對抗性樣本），並介紹防禦性訓練技術，以增強模型抵禦惡意攻擊和極端市場波動的能力。 總結與展望： 本書不僅提供瞭大量算法介紹，更注重結閤金融實際案例來闡述模型選擇的邏輯和實施細節。通過對ML/DL技術的深入應用，讀者將能夠構建齣比傳統方法更具預測能力、更適應非綫性市場的現代金融風險量化工具箱，為機構在不確定性中做齣更明智的決策提供堅實的技術支撐。本書緻力於成為連接前沿數據科學與審慎金融風險管理實踐的重要橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔，但“UMAP數學建模案例精選（1）”這個書名卻透露齣一種深度和專業性。作為一名對統計建模和數據分析充滿熱情的業餘愛好者，我一直在尋找能夠提升自己數據處理和可視化能力的工具和方法。UMAP，作為一種相對較新的降維技術，在可視化高維數據方麵錶現齣色，我一直想更深入地瞭解它，並學習如何在實際的建模場景中運用它。這本書的“案例精選”部分，讓我看到瞭將理論付諸實踐的可能性。我希望書中能涵蓋一些在數學建模領域具有普遍意義的案例，比如如何在數據預處理階段利用 UMAP 進行降維，以提高模型訓練的效率和效果；如何在模型解釋階段，通過 UMAP 的可視化來理解模型的決策過程；或者如何在特定應用場景下，利用 UMAP 來發現數據中的隱藏模式，從而指導模型的設計。我期待這本書能夠提供清晰的講解，豐富的圖示，以及可供復現的代碼示例，讓我能夠真正地掌握 UMAP 在數學建模中的應用精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些和我一樣，對數據可視化充滿好奇，又在嘗試用不同方法去理解和解讀數據的小夥伴們量身定做的。我一直對各種降維算法的視覺呈現效果感到著迷，尤其是UMAP，它在保留數據局部結構的同時，又能展現全局的宏觀聯係，這一點讓我覺得它比t-SNE等算法在很多場景下更具優勢。這本書的題目就直接點齣瞭UMAP，這讓我非常期待它能深入淺齣地講解UMAP的原理，並提供一些實際的應用案例。我希望它不僅僅是羅列算法公式，而是能通過生動的圖示和具體的代碼實現，讓讀者能夠一步步地掌握UMAP的使用技巧。特彆是對於數學建模競賽中的實際問題，我一直覺得 UMAP 是一種非常強大的工具，它能幫助我們快速地發現數據中的潛在模式和聚類，從而更好地構建模型。如果這本書能夠涵蓋如何利用 UMAP 進行特徵工程、如何與機器學習模型結閤，以及在不同領域（比如生物信息學、圖像識彆、文本分析等）的實際應用案例，那我將覺得它非常有價值。我更看重的是它能提供一套解決問題的思路和方法論，而不是僅僅停留在技術層麵。希望這本書能成為我解決實際建模問題的好幫手。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先是被它“數學建模案例精選”的標題所吸引。作為一名對數據驅動的決策過程有著濃厚興趣的學生，我一直都在尋找能夠將抽象的數學理論與實際問題相結閤的優秀教材。UMAP，雖然我之前接觸過一些關於其算法的介紹，但總覺得缺少一些係統性的講解和豐富的實戰經驗。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。我希望它能提供一係列精心挑選的、具有代錶性的數學建模案例，並且在這些案例中，UMAP能夠扮演核心角色，展現其強大的數據探索和模式識彆能力。我特彆期待書中能夠解析在這些案例中，UMAP是如何被用來分析數據、提取關鍵信息、甚至指導模型選擇和參數優化的。能否通過這些案例，讓讀者理解 UMAP 在不同數據類型（如高維錶格數據、圖像特徵等）上的適用性，以及如何根據具體問題來調整 UMAP 的參數以獲得最佳的可視化效果，這是我非常關注的。如果書中還能提供一些關於如何將 UMAP 的可視化結果解釋給非技術背景的聽眾的技巧，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

書的題目《UMAP數學建模案例精選（1）》本身就給我一種期待，仿佛開啓瞭一扇通往數據世界新視角的門。我一直認為，好的數學建模不僅僅是公式的堆砌，更在於如何巧妙地運用工具去理解和駕馭數據。UMAP，以其獨特的降維視角，在處理高維復雜數據時展現齣瞭非凡的潛力。我非常希望這本書能夠成為我手中一本實用的“工具箱”，裏麵裝滿瞭解決實際數學建模問題的“利器”。期待書中能有引人入勝的案例，這些案例不僅僅是理論的演示，更是真實的挑戰，能夠引導我思考如何運用UMAP來分析數據、發現規律、甚至預測未來。我希望能從書中學習到，如何將UMAP融入到整個建模流程中，從數據探索到特徵工程，再到模型評估，讓UMAP的強大可視化能力為我的建模工作帶來靈感和突破。希望這本書能夠深入淺齣地講解UMAP的數學原理，並通過具體的案例，展示其在不同應用場景下的強大錶現力，讓我能夠真正地將其融會貫通，並運用到我自己的建模實踐中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上“UMAP數學建模案例精選”幾個字，直接戳中瞭我的痛點。我一直對數據科學和機器學習很感興趣，但總感覺自己在將理論知識轉化為實際應用方麵還稍顯不足，尤其是麵對復雜的、多維度的數據時，如何有效地進行探索性數據分析（EDA）和特徵提取，是我一直以來努力的方嚮。UMAP作為一種新興的降維可視化技術，其在保留數據局部和全局結構方麵的優勢，讓我對它抱有很大的期望。我希望這本書能夠詳細介紹 UMAP 的算法原理，但更重要的是，它能通過一係列精心設計的數學建模案例，展示 UMAP 在解決實際問題中的強大能力。我期待能夠看到，在這些案例中，UMAP是如何被用來理解數據集的內在結構、發現潛在的聚類、識彆異常值，以及為後續的機器學習模型構建提供有價值的洞察。如果書中還能提供一些關於如何將 UMAP 的可視化結果與統計分析方法相結閤的思路，那就更好瞭。我希望這本書能成為我學習 UMAP 並且將其應用於數據建模的最佳指南。

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂不錯，贊一個

評分☆☆☆☆☆

書是全新正品，送過很快態度也好，裏麵內容很好是我想要的

評分☆☆☆☆☆

翻譯的不錯，很適閤剛剛參加比賽的人看一看參考一些。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很好很不錯，物有所值，價格也算閤理

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，包裝很好，書喜歡。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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