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RSS订阅原创 机器学习第一周（基于coursera中的Andrew Ng的机器学习课的笔记）
———————————————————本节主要讲述了机器学习的大概分类（从监督学习和非监督学习的角度）和线性回归的模型以及基本的梯度下降算法(gradient descent algorithmn)。———————————————————预测和分类都为监督学习。预测是基于data set拟合出hypothesis的参数值，是通过algorithmn调整使得cost function损失最小，从而得出模型来预测真实的值。分类具体细节不清楚，还没讲到这。非监督学习中的聚类也不清楚，但大体就是不清楚最后.
2020-10-13 16:01:59
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原创 [数学建模]马尔萨斯的人口模型及感性认识
因为近期要参加学校的数学建模比赛，所以根据mooc上的数学建模视频来恶补这方面的知识。mooc的名字是：走进数学——数学建模篇首先值得一提的是：数学模型分为机理型模型和统计回归模型。显而易见，在这里的是机理型模型，这是一个自己构建数学函数的过程，区别于统计回归用matlab来构造一个函数的过程。这次人口论模型的构建分为三个部分，分别讲述了最基础的马尔萨斯模型，升级版的logistic模型和现代版的leslie模型，主要是高屋建瓴的分析了数学建模的过程。马尔萨斯著名学者马尔萨斯根据两条假设构造出了.
2020-05-18 18:59:52
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空空如也
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