目录 基本概率论概率论公理随机变量 多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性 期望与方差小结 基本概率论 机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。 在一个简单的图像分类任务中； 如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为 “猫” 的概率是 1，即 P ( y = “猫” ) = 1 P(y =“...

域的其他全球努力，例如，减少其他形式的贩运的努力或减少气候变化的努力以及减少非法野生动物贸易的努力，如何成为一个复杂系统的一部分。这可能会为这一领域中意想不到的行动者创造协同机会。 二、赛题分析 这个数学建模赛题要求设计一个为期五年的数据驱动项目，旨在显著减少非法野生动物贸易。解决问题需要选择一个客户并为其设计合适的项目，探讨项目的可行性、影响以及可能的限制条件。具体来说，需要考虑客户身份、项目可行性...

目录 深度学习与微积分偏导数链式法则 深度学习与微积分 总结来说，深度学习的核心在于优化；优化的重点在于降低损失值；降低损失值需要通过反向梯度下降；而微积分，判断的就是梯度下降的方向和大小。 铺开来说，深度学习的核心目标是通过优化过程来训练模型，以便在给定输入数据时能够产生准确的预测。而为了评估模型的性能并指导优化过程，我们定义了一个 损失函数。它量化了模型的预测与真实值之间的不一致程度。 优化过程...

目录 范数的意义范数的数学意义范数之于深度学习的意义 L1 范数与 L2 范数L1 范数L2 范数 小结 本节博文是线性代数第二部分，主要内容为 L 1 L1 L1 范数与 L 2 L2 L2 范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数（上） 范数的意义 范数的数学意义 在数学的框架内，范数是一个基本的概念，它为向量空间提供了一个度量方法，使得可以比较向量的大小，...

目录 基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和 点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法 深度学习的三大数学基础 —— 线性代数、微积分、概率论； 自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼。 本节博文将介绍线性代数知识，为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算，并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。 基本数学对象 基本数学对象包含： 0维：标量与变量；...

使用什么历史数据来通知您的模型和建立参数感兴趣，因为他们很想比较您的管理和控制策略与以前的模型的比较。向IJC领导层提供一页备忘录，说明您的模型的关键特性，以说服他们选择您的模型。 二、赛题分析 这个数学建模赛题涉及管理美加大湖流域的水资源，主要考虑如何调节水位以满足各利益相关者的需求。解决这个问题需要建立数学模型来模拟大湖流域水流网络，并通过算法来优化水位调节，同时考虑到环境条件的变化对算法的影响。...

短找到失联潜水器的时间。根据时间和累积搜索结果，确定找到潜水器的概率。 推断 - 如何将你的模型扩展到其他旅游目的地，如加勒比海？如果多个潜水器在同一附近移动，你的模型将如何改变？ 二、赛题分析 这个数学建模赛题涉及希腊公司 Maritime Cruises Mini-Submarines (MCMS) 的迷你潜水艇在探索爱奥尼亚海底沉船时的安全性建模。需要建立一个预测潜水艇位置随时间变化的模型，考虑...

作者推荐 【动态规划】【前缀和】【C++算法】LCP 57. 打地鼠 本文涉及知识点 动态规划汇总 C++算法：前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频 LeetCode:2338. 统计理想数组的数目 给你两个整数 n 和 maxValue ，用于描述一个 理想数组 。 对于下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 arr ，如果满足以下条件，则认为该数组是一个 理想数组 ：...

？ 七鳃鳗：七鳃鳗(有时被不准确地称为七鳃鳗)是一种古老的无颌鱼类，属于岩鳖目。成年七鳃鳗的特征是长有牙齿、漏斗状的吸吮嘴。七鳃鳗主要生活在沿海和淡水中，在大多数温带地区都有发现。 二、赛题分析 这个数学建模赛题探讨了海洋七鳃鳗性别比例对局部环境的依赖性以及该变异对生态系统的影响。主要关注于性别比例对资源可利用性的响应，并针对性别比例变化引起的生态系统内相互作用开展研究。需要建立的数学模型包括考虑到资...

过 25 页的报告，介绍您的研究结果，并附上一至两页的备忘录，总结您的研究结果，并就“动量 （势）”的作用以及如何让球员做好准备，应对网球比赛中影响比赛进程的事件，向教练提出建议。 二、赛题分析 这个数学建模赛题围绕2023年温网男子单打决赛展开，其中20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇，结束了德约科维奇自2013年以来在温网的连胜纪录。比赛过程中出现了许多令人惊讶的变...