2016年5月,開始接觸水利行業的洪水預警工作,然后就進入了數學建模的過程,進行洪水與降雨分析,后續經過了機器學習與深度學習的跑坑,對數學工具在現實工程進行作用進行總結。數學建模:通過數學公式為手段對現實模擬。以下進行例子說明。降雨后的洪水計算,中小流域按照水往低處流的現實划分流域,初步計算參數 ...
動物心率與體重的模型 動物消耗的能量p主要用於維持體溫,而體內熱量通過其表面積S散失,記動物體重為w,則 P propto S propto w alpha 。又 P 正比於血流量 Q ,而 Q wr ,其中 q 是動物每次心跳泵出的血流量, r 為心率。假設 q 與 r 成正比,於是 P propto wr 。於是有 r propto w alpha w a ,有 r kw a b 。 由上圖的 ...
2019-03-18 10:22 1 526 推薦指數:
2016年5月,開始接觸水利行業的洪水預警工作,然后就進入了數學建模的過程,進行洪水與降雨分析,后續經過了機器學習與深度學習的跑坑,對數學工具在現實工程進行作用進行總結。數學建模:通過數學公式為手段對現實模擬。以下進行例子說明。降雨后的洪水計算,中小流域按照水往低處流的現實划分流域,初步計算參數 ...
矩陣 參考: 機器學習基礎 一般而言,一個對象應該被視為完整的個體,表現實中有意義的事物,不能輕易拆分。 對象是被特征化的客觀事物,而表(或矩陣)是容納這些對象的容器。換句話說,對象是表中的元素,表是對象的集合(表中的每個對象都有相同的特征和維度,對象對於每個特征都有一定的取值 ...
構建ML模型的步驟 現在我們已經看了解到了一些ML應用程序的例子,問題是,我們如何構建這樣的ML應用程序和系統? 下圖總結了我們使用ML開發應用程序的方法,我們將在下面更詳細地討論這個問題: 如上圖所示,建立學習模型的步驟如下: 問題定義:任何項目的第一步不僅是理解 ...
1、聚類-Kmeans算法應用 2、分類-朴素貝葉斯-中文文本分類 重要代碼 目錄 預測: 3. 深度學習-卷積神經網絡CNN-手寫數字識別 ...
第一題很明顯:(1)質數有很明確的定義,所以辨別質數並不需要ML;(2)在課件中反復提到的信用卡發放問題;(3)計算重力加 速度有明確的方法,不需要ML;(4)在繁忙十字路口最優交通紅綠燈的周期,由於每端時間的車流量很難去預測,所以需要ML去自 己學習控制周期;(5)根據年齡推薦醫學檢驗 ...
一、聚類的概念 聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系,將數據進行分組,組內的相似性越大,組間的差別越大,則聚類效果越好。我們事先並不知道數據的正確結果(類標),通過聚類算法來發現和挖掘數據本身的 ...
數學知識 數學知識總括 微積分(高等數學) 線性代數 概率論與數理統計 凸優化 微積分 微積分學,數學中的基礎分支。內容主要包括函數、極限 ...
最優化 隨着大數據的到來,並行計算的流行,實際上機器學習領域的很多研究者會把重點放在最優化方法的研究上,如large scale computation。那么為什么要研究最優化呢?我們先從機器學習研究的目的說起。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法,這些算法可以從數據中 ...