
数学建模
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西南石油大学CS研究生。发表ccfc类论文两篇,专利一项,获国家奖学金等多项奖学金,现就职于招银网络科技。
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最小二乘法与梯度下降法区别?
一元线性回归。在机器学习中,预测值为离散的则为分类问题,预测值为连续的则为回归问题。一元线性回归则是,通过已知的n点数据进行函数y = ax + b参数a,b的计算。 对于误差error 如果为 y' - y, y'为预测值则会出现抵消问题。使用绝对值求导困难,所以使用均方差对误差进行衡量 最小二乘法 通过偏导为0,进行计算解出具体数值 梯度下降 一步一步进行迭代优化计算出具体数值 参考:https://blog.youkuaiyun.com/suibianshen2012/article/deta..原创 2020-08-03 10:49:59 · 279 阅读 · 0 评论 -
数学建模-层次分析法
决策 层次分析法原理 相对重要权值的确定 算法步骤 目标层 准则层 方案层 层次分析法解决旅游问题 B1~B5表示 5个属性对于三地的各个重要性 通过层次分析矩阵 得到 各个属性相对于目标的权重。 最终得到 通过b1 A1~A5 Z 得到B1对目标重要性 同理 B2 B3对目标的重要性 最终选择 B3作为目的地。 ...原创 2019-05-06 10:20:25 · 1894 阅读 · 0 评论 -
数学建模-多属性决策
WAA 实例 量纲不一致 需要归一化 属性为效益型则 成本型 归一化前决策矩阵 计算属性权重 使用 层次分析法 根据权重算出企业得分 ...原创 2019-05-07 10:56:32 · 1624 阅读 · 0 评论