最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 极端到极致的优美 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-01 10:56:46
阅读次数：
125
在前端页面开发过程中偶尔会有需要对数据进行相应的数学模型展示，或者地理位置的动态展示，可能就会想到用canvas，网上有很多已经集成好的，比如说类似echarts,确实功能非常强大，而且用到了canvas，所以对canvas的使用研究了以下，做一下总结，方便复习。1.利用canvas画一条线：首先， ...
分类：
Web程序 时间：
2020-05-01 10:56:08
阅读次数：
68
**姜启源、谢金星实用数学建模——提高篇习题答案**?本书适用于应用型人才培养中的数学建模教学，分基础篇和提高篇两册。基础篇从数据或故事出发，通过生活中的简单案例讲述什么是数学模型，以及怎样用机理分析方法和初等数学、微积分等工具建立模型，尽量避免繁琐的数学推导，可以作为数学建模课程的教学用书。提高篇... ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-29 23:10:01
阅读次数：
160
关键词: 题目解题思路数学模型代码实现使用方式结果验证TOC 题目 复工复产找工作？先来看看这道面试题：双蛋问题_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 李永乐老师在视频末尾提出了一个问题: 假如有一个圆形的小岛，有一条鳄鱼在圆形小岛上游弋，鳄鱼速度是人的四倍，鳄鱼总是希望找到离人最近的... ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-26 01:10:37
阅读次数：
511
内容简介： TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-25 12:27:34
阅读次数：
126
想必很多人都听说过决策树和随机森林，这是用来预测的数学模型，用python可以快速实现。下面这些代码请收好，理解其中的含义以后，改改参数你也可以用这个模型进行预测啦。不过博主以为，模型最后的寻找重要因子才是最有意思的部分～拿到数据集的第一步，清洗数据：importpandasaspdimportnumpyasnptitanic=pd.read_csv(r‘/Users/titanic_train.
分类：
其他好文 时间：
2020-04-18 16:04:09
阅读次数：
114
距离有近有远，时间有长有短，温度有高有低，我们知道可以用米或者千米来度量距离，用时分秒可以来度量时间的长短，用摄氏度或者华氏度来度量温度的高低，那么我们常说这句话信息多，那句话信息少，那么信息的多少用什么度量呢？信息量！ 信息量是度量知晓一个未知事物需要查询的信息的多少，单位是比特 。比如昨天你错过 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-12 14:11:48
阅读次数：
69
Harris 角点定义为一个邻域内存在两个正交方向上梯度变化较大的点。 作 xy 平面上的二维函数，使用自相关函数可描述图像上一固定点在任意方向上的灰度变化；然后利用泰勒级数展开自相关函数，即可将其转换为矩阵特征值问题（参考博文 "光流跟踪"）。 在某些应用中（如视觉测量），想获得更加精确的角点定位 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-09 16:49:19
阅读次数：
145
梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别： 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。 3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-06 17:51:21
阅读次数：
101
在处理一个较为复杂的问题时，划分为若干个小问题，在每一次进行选择时，都作出当前子问题的最优解，并认为子问题合并后的整体也达到了最优解或者近似最优解。 步骤： （1）建立数学模型来描述问题。 （2）把求解的问题分成若干个子问题。 （3）对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。 （4）把子问题的局部最 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-02 15:42:12
阅读次数：
74
