yanqiu12138的博客

高等数学+线性代数有很多算法的掌握是需要高等数学和线代的相关知识如：灰色预测模型需要微积分知识；神经网络需要用到导数知识；图论和层次分析法等都需要用到矩阵计算的相关知识等；概率论与数理统计：当出现了不确定事件时，就必须引入概率来描述这一过程，这就使得在本来因为无知而产生不确定性时，我们用概率工具最优的表征和最优地解决了这一问题，然后用统计学的方法对各种数据进行分析、建模，从中挖掘出一些有利的信息，把他们的机理弄清楚，这些数据分析的工作完成后，往往是模型推广的第一步，也是关键的一步。

打开《大学物理》 ，里面的某一节，就是一个建模过程。有理论基础（查文献，无需知道原理）有推导过程有最终结论以文字描述、数学公式、图像表格展现出来。