Python数学建模算法及应用案例分享，含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法
数字化信息社会的两个特征：计算机技术的广泛应用和数学应用的渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，更多的算法被不断提出。数学建模是将现实世界的特定对象进行抽象、假设和简化，在培养数学思维能力的同时提高解决问题的能力，其中包括线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法等。本文将分享Python数学建模算法的实际应用案例。
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