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希望对同学们有帮助建模基础教学：模糊聚类FCM建模基础教学：分类算法—随机森林建模基础教学：分类算法—knn聚类建模基础教学：分类算法—决策树建模基础教学：寻求最优解–退火算法建模基础教学：EM-期望最大化算法数学建模教程

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灰狼优化算法的理解和应用一、背景介绍二、算法原理三、构建算法数学模型四、Python实现GWO五、算法分析一、背景介绍灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者

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本篇blog大致从以下三个方面介绍深度神经网络神经网络简介：神经网络的基本构成单元是神经节，而人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络通过调整系统内各神经节点的权重

MachineLearning---LMS算法数学说明引言这篇文章主要是为了《MachineLearning---LMS算法》中做一些数学上的解释，虽然LMS算法实现比较简单，但是里面所用的数学知识还是有必要讲一下

算法数学建模有很多的软件或者算法去实现，

1W4psl_B0gwEwpaXIgpic3A提取码：4yl7分享一下数学建模的博客（内含一些数模的学习资料），希望对大家有用数学建模常用模型及算法线性规划------单纯形法真的难~~~数学建模中较常用的模型及其算法数学模型之非线性规划

目录应用情景为何不直接求解析解？梯度下降法牛顿迭代法两种算法比较应用情景当我们有了一堆数据，需要用这堆数据构建模型时，首先需要确定模型中的变量，其次确定模型形式，最后需要确定模型中的参数。如构建一个多元线性回归模型，参数就是变量前的系数。选择模型参数的标准是什么？并不统一。但一般需要构造一个关于参数θ\thetaθ的损失函数F(θ,X)F(\theta,X)F(θ,X)（X实际为已知数，就是样本值

来源：算法数学俱乐部编辑∑Gemini数论人类从学会计数开始就一直和自然数打交道了，后来由于实践的需要，数的概念进一步扩充，自然数被叫做正整数，而把它们的相反数叫做负整数，介于正整数和负整数中间的中性数叫做

我极其讨厌某些大厂某些高工有套路却不共享，整些高大上的ppt算法数学唬人，让大家入不了门，mmp。所以这里与大家共享这些入门套路经验。还是那句话，有问题请尽情喷，我喜欢交流。

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JAVA交换两个数常用的三种方法中间变量法数学运算法数学运算法话不多suo，开干第一种、中间变量法整体思路：有两个整形变量a和b，先将a付给第三个变量c，这样a就存储下来，所以讲b赋给a，再讲c赋给b，

ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型

人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间的相互连接关系，从而达到处理信息的目的。

LogisticRegression算法是一种被广泛使用的分类算法，LogisticRegression算法是典型的线性分类器，由于算法的复杂度低、容易实现等特点，在工业界得到了广泛的应用，如：利用LogisticRegression算法实现广告的点击率预估。LogisticRegression模型LogisticRegression模型是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型。对于如下图所示的线

一、文本分析的需求有时，我们会有分析文本的需求，如分析邮件是否为垃圾邮件。进行文本分析时，首先，我们需要一个特征向量用来表征一段文本，即把文本的特征映射为一个向量。特征向量的创建往往可以通过一个几百词到几万词的字典，通过依次遍历字典中的字符串是否包含与文本中，若包含则该位置为1，不包含为0，以此创建特征向量。如，字典有10000个字符串，包括"a",“abstract”…“buy”…“sale”“

K-近邻算法数学分析前言：网上有很多关于k-近邻算法，也就是knn算法的教程和代码实现，你也可以依照很多博主的代码顺利运行算法并得到比较良好的结果，但很多教程把重点都放在了代码解析上而对其数学原理只是一笔带过

LCG算法数学上基于公式：X(n+1)=(a*X(n)+c)%m其中，各系数为：模m,m>0系数a,0#include#includeusingnamespacestd;#defineMAX100int

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一.LCG(linearcongruentialgenerator)线性同余发生器伪随机数生成器LCG算法数学上基于公式：X(n+1)=(a*X(n)+c)%m其中,各系数为:模m,m>0系数a,0>,

1.欧几里得定理又称辗转相除法，即gcd(a,b)=gcd(b,a%b);gcd(x,y)表示x与y的最大公约数,在求最小公倍数的时候可以直接用a*b/gcd(a,b);2.扩展欧几里得扩展欧几里得：存在一组数x、y，使得a*x1+b*y1=gcd(a,b);因此延伸出对x、y的求解。首先gcd(a,b)=gcd(b,a%b);将右式按照上式进行代换，得到b*x2+[a-a/b*b]*y2=gcd

GreatestCommonDivisor最大公约数一、辗转相除法欧几里德算法又称辗转相除法，是指用于计算两个正整数a，b的最大公约数。应用领域有数学和计算机两个方面。定理：两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数。最大公约数（GreatestCommonDivisor）缩写为GCD。gcd(a,b)=gcd(b,amodb)(不妨设a>b且r=amodb,r不为0)设两

最近在听台大老师林轩田老师的機器學習基石课程，意识到做好机器学习必须要把根本学好，也就是机器学习算法的基础——数学。高等数学虽然在本科时已经学过了，但很多概念和定理由于太久不使用，很多细节已经搞不清了。所以打算在知乎记几篇笔记，分别是关于微积分、线性代数、统计与概率论三个部分的一些常用知识点。当前这篇是关于微积分部分的，包括：罗尔定理、柯西中值定理、拉格朗日中值定理、泰勒展开、夹逼准则、洛必达法则

来源：算法数学俱乐部数学和物理的搞笑差别一场物理界和数学界永远不能停下的争论：数学系和物理系的学生有什么差别？

1.线性同余算法LCG(linearcongruentialgenerator)是一种伪随机数算法LCG算法数学上基于公式：X(n+1)=(a*X(n)+c)%m其中，各系数为：模m,m>0系数a,0<

优化算法数学建模问题总共分为四类：1.分类问题2.优化问题3.评价问题4.预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

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然而，这也带来了一种危险，技术使用者可能不知道算法数学基础，从而意识不到机器学习算法的局限性。对于想要了解机器学习算法背后的技术细节的研究者而言，目前面临着一系列问

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某些数学应用的固定算法数学运算在狂做题之外，更需要冷静下来做做相关题型的总结，这样才能达到熟悉题型，事半功倍的效果。本贴中所列公式，大部分都是高中的东西，现在捡起来而已。仅供参考理解，不提倡盲目死记。

未来的算法数学算法老师永远不会失去耐心，也永远不会罢工。就连医生也无法幸免大多数医生最主

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3.sigmoid函数：单位阶跃函数4.LR模型的工作流程5.LR模型的整体训练流程6.LR模型的优缺点二、LR算法数学原理解析1、单位阶跃函数（sigmoid）2、LR模型的函数表达式3、LR模型的损失函数

核心问题发现数字的隐藏规律，完成分类。核心技能最大似然估计给定一个概率分布，已知其概率密度函数（连续分布）或概率质量函数（离散分布）为，以及一个分布参数，我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样利用计算出其似然函数：若是离散分布，即是在参数为时观测到这一采样的概率。若其是连续分布，则为联合分布的概率密度函数在观测值处的取值。一旦我们获得我们就能求得一个关于的估计。最大似然估计会寻找关于的最可能值

由于ECC算法数学理论深奥，难以被一般民众掌握，为了便于说明，本文将

之前在机器学习算法数学基础之——线性代数篇中，总结过求解线性回归的两种方法：最小二乘法梯度下降法这篇文章重点总结一下梯度下降法中的一些细节和需要注意的地方。

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常用算法数学ax=N可以记做x=logaN时间复杂度时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量1.一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),