2016年5月，开始接触水利行业的洪水预警工作，然后就进入了数学建模的过程，进行洪水与降雨分析，后续经过了机器学习与深度学习的跑坑，对数学工具在现实工程进行作用进行总结。数学建模：通过数学公式为手段对现实模拟。以下进行例子说明。降雨后的洪水计算，中小流域按照水往低处流的现实划分流域，初步计算参数 ...

矩阵 参考: 机器学习基础 一般而言，一个对象应该被视为完整的个体，表现实中有意义的事物，不能轻易拆分。 对象是被特征化的客观事物，而表（或矩阵）是容纳这些对象的容器。换句话说，对象是表中的元素，表是对象的集合（表中的每个对象都有相同的特征和维度，对象对于每个特征都有一定的取值 ...

构建ML模型的步骤 现在我们已经看了解到了一些ML应用程序的例子，问题是，我们如何构建这样的ML应用程序和系统? 下图总结了我们使用ML开发应用程序的方法，我们将在下面更详细地讨论这个问题: 如上图所示，建立学习模型的步骤如下: 问题定义:任何项目的第一步不仅是理解 ...

1、聚类-Kmeans算法应用 2、分类-朴素贝叶斯-中文文本分类 重要代码 目录 预测： 3. 深度学习-卷积神经网络CNN-手写数字识别 ...

第一题很明显：（1）质数有很明确的定义，所以辨别质数并不需要ML；（2）在课件中反复提到的信用卡发放问题；（3）计算重力加 速度有明确的方法，不需要ML；（4）在繁忙十字路口最优交通红绿灯的周期，由于每端时间的车流量很难去预测，所以需要ML去自 己学习控制周期；（5）根据年龄推荐医学检验 ...

一、聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的 ...

数学知识 数学知识总括 微积分(高等数学) 线性代数 概率论与数理统计 凸优化 微积分 微积分学，数学中的基础分支。内容主要包括函数、极限 ...

最优化 随着大数据的到来，并行计算的流行，实际上机器学习领域的很多研究者会把重点放在最优化方法的研究上，如large scale computation。那么为什么要研究最优化呢？我们先从机器学习研究的目的说起。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，这些算法可以从数据中 ...