摘要： 简介 自动寻找 异常 根据输入数据， 对不符合预期模式的数据进行识别 概率密度 概率密度函数是一个描述随机变量在某个确定的取值点附近的可能性的函数 区间概率 \(P(x_1,x_2)\int_{x_1}^{x_2} p(x) dx\) 高斯分布（正态分布？） \[ p(x)=\frac{1}{\si 阅读全文

摘要： 简介 一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别 本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则 优点： 计算量小，运算速度较快 易于理解，可清晰查看各属性的重要性 缺点： 忽略属性间的相关性 样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现 问题核心：特征选择， 每一个节点，应该选用哪 阅读全文

摘要： 无监督学习 自动对输入数据进行分类或者分群 优点： 算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息 不需要标签数据，极大程度扩大数据样本 Kmeans 聚类 根据数据与中心点距离划分类别 基于类别数据更新中心点 重复过程直到收敛 特点：实现简单、收敛快；需要指定类别数量（需要告诉计算机要分成几类 阅读全文

摘要： 简介 逻辑回归： 使用了逻辑回归函数对数据进行了拟合就叫逻辑回归？？ \[ P(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}（sigmoid function） \] \[ y= \begin{cases}1, & P(x) \geq 0.5 \\ \hline 0, & P(x)<0.5\end{c 阅读全文

摘要： 简介 对于房价的预测，采用多因子进行预测，例如房屋面积，人口密度等等。 参考链接 https://blog.csdn.net/weixin_46344368/article/details/105775078 （内涵数据集） code import pandas as pd import numpy 阅读全文

摘要： 简介 线性回归：根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系 评价曲线的拟合效果使用均方误差和R方值进行拟合质量评估 \[ M S E=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}^{\prime}-y_{i}\right)^{2} \] R方值 \(\left 阅读全文

摘要： 简介 体积模量是一个比较稳定的材料常数，单位为帕斯卡。 \[ K=\frac{E}{3(1-2 \mu)} \] 阅读全文

摘要： 简介 泊松比形容一个橡皮筋带子在受力情况下会变瘦多少。即其横向应变与纵向应变的比率。 \[ \nu=-\frac{\varepsilon_{x}}{\varepsilon_{z}} \] 对于一个二维 泊松比 在[-1,0.5] 之间。橡胶就是一种泊松比很接近0.5的材料。叫做不可压缩材料。水就是一 阅读全文

摘要： 简介 阅读全文

摘要： 简介 其实不是特别懂。 也就是说用拉格朗日函数来求条件极值，和用定义求条件极值是等价的。所以我们可以通过解④⑤这个方程组，来求 [公式] 的条件极值。 \(h(x,y)=g(x,y)+\lambda (f(x,y)-c)\) 为了求解g(x,y)的极值，其中f(x,y)的极值已知为c。 上式就是拉格 阅读全文