原文:關於數學建模、機器學習與深度學習的思考

年 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,初步計算參數組裝模型,然后通過三個公式進行產流 匯流 河道演算的模擬,得到洪水過程線。收費站問題,作為建模大賽的常考題型, ...

2019-04-06 19:34 0 814 推薦指數:

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機器學習 | 深度學習 | 人工智能的數學基礎

AI現在隨便一個人都能忽悠兩句,網上甚至有三條python語句的傻瓜神經網絡應用工具,似乎人人都能成為AI“磚家”。 AI入門還是比較簡單的,尤其是現在python盛行,隨便誰一天之內都能寫出不錯的 ...

Fri Apr 06 00:47:00 CST 2018 0 3025
「04」機器學習深度學習需要哪些數學知識?

入門避坑指南 自學三年,基本無人帶路,轉專業的我自然是難上加難,踩過無數坑,走過很多彎路。這里我整理了一下自己踩過的坑,供大家參考。 1. 不要從頭開始學數學 如果不是一點數學都不會,你沒有必要從零學起。用上個把月,把微積分、線性代數、以及概率統計復習一遍就夠了。我自己因為沒有學過 ...

Thu Jan 09 19:39:00 CST 2020 2 975
機器學習數學基礎

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 ...

Sun Jun 03 04:27:00 CST 2018 3 984
基於C#的機器學習--機器學習建模的基礎

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 ...

Sun Oct 06 05:16:00 CST 2019 0 972
機器學習平台和深度學習平台

谷歌公司推出一款機器學習的平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language                                              翻譯功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
機器學習基礎】關於深度學習的Tips

繼續回到神經網絡章節,上次只對模型進行了簡要的介紹,以及做了一個Hello World的練習,這節主要是對當我們結果不好時具體該去做些什么呢?本節就總結一些在深度學習中一些基本的解決問題的辦法。 為什么說是“基本的辦法”?因為這一部分主要是比較基礎的內容,是一些常用的,比較容易理解的,不過多 ...

Fri Nov 12 17:06:00 CST 2021 0 168
機器學習深度學習的區別

深度學習是一種特殊的機器學習,它可以獲得高性能也十分靈活。它可以用概念組成的網狀層級結構來表示這個世界,每一個概念更簡單的概念相連,抽象的概念通過沒那么抽象的概念計算。 “Deep learning is a particular kind of machine learning ...

Sat Nov 07 16:51:00 CST 2020 0 467
 
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