同解和公共解算法 道氏指数算法?
道氏指数算法?
按结构不加权算术换算下来法计算出。
道氏指数包括:道氏工业来算指数,由30家工业公司的股票价格平均数所构成;道氏公用事业你算算指数,由15家公用事业公司的股票价格平均数构成;道氏运输业你算算指数,由20家运输公司的股票价格平均数可以形成;道氏65种股票价格平均数,由上述事项工业、运输业、装路由器事业的65家公司的股票价格水配构成。
数据挖掘、人工智能、模式识别等学科的公共数学基础有哪些?
以及一个特殊的人工智能工程师,不是什么所有的数学都是需要。但是更多的数学知识和能力从来又不是闲杂的。从本质上讲,机器学习的算法核心还是数学,人工智能的覆盖面更广泛不少,需要知道一点一些逻辑。对此数据挖掘、人工智能、模式识别主要是高等数学(微积分、优化系统)、线性代数、概率与统计这三门是非常重要但是必要的数学基础。
很容易相信不懂什么是高斯其分布可以不用贝叶斯方法做推理,一点不懂线性代数这个可以理解高维空间流形,一点不懂微积分也可以表述反向传播,和不太懂优化系统能表述SVM.这些必要的数学基础,也是一般教授在教机器学习和数据挖掘中又一次被复习啊的内容。甚至连很多课程要花大量的时间,判断学生有这样的基础。
当然,如果你有离散数学、复变函数、图论、运筹学等基础是更完美的,很多机器学习中的难点都可以都能解决。当然,如果你想不断深耕到统计机器学习理论的时候,这个可以在测度论、DecisionTheory,Stochastic process(随机过程)方面知道一点许多。假如做Inductive Logic Programming(ILP),和知识图谱,是可以学First-orderlogic,多值逻辑哪怕影像逻辑。假如比较复杂到经济或社会方面,可以自学博弈论(GameTheory),很多比较新的研究是基于计算出政治博弈的。
古代数学算法?
在我国古代的《九章算术》中就有记载,现摘录万分感谢:
约分术曰:“可半者半之,不可半者,副置分母、子之数,以少减多,更相不利益,求其等也。以等数约之。”
其中所说的“等数”,是公约数。求“等数”的办法是“更相债务人利益”法,但是应该是求最大公约数。
辗转相除法求最大公约数,是一种都很好的方法,也很快。
对此52317和75569两个数,你能迅速地求出它们的最大公约数吗?一般来说你会找一找二级的使因子,这题可各位了,不好找,质因子大。
现在教你用辗转相除法来求最大公约数。
先用会增大的75569乘以52317,得商1,余数23252,再以52317乘以523252,得商2,余数是5813,再用23252做被除数,5813做除数,倒是除尽得商数4。这样5813就是75569和52317的最大公约数。你要不然用分解成使因数的办法,估计能找到。
这样的话,这辗转相除法为么能能够得到最大公约数呢?下面我就给大伙谈谈吧。
诸如有要求a、b两个整数的最大公约数,a>b,那就我们先用a乘以b,换取商8,余数r1:a÷b=q1…r1我们肯定也是可以把上面这个式子重新编写成乘法式:a=bq1+r1------l)
假如r1=0,这样b那是a、b的最大公约数3。就算r1≠0,就一直除,用b乘以5r1,我们也也可以有和上面完全不一样的式子:
b=r1q2+r2-------2)
如果没有余数r2=0,这样的话r1那是所求的最大公约数3。为啥呢?毕竟假如2)式都变成了b=r1q2,那就b1r1的公约数就肯定会是a1b的公约数。这是毕竟一个数能同时除尽b和r1,那你由l)式,就当然能余数a,进而也a1b的公约数。
相反,如果不是一个数d,能同时完全平方数a1b,这样的话由1)式,也一定能完全平方数r1,最终达到也有d是b1r1的公约数。
这样,a和b的公约数与b和r1的公约数彻底差不多,这样这两对的最大公约数也一定会不同。那b1r1的最大公约数,在r1=0时,不那就是p2吗?所以才a和b的最大公约数也r1了。
有人会说,那r2不等于零0该怎么办?那其实是不再往下面做,用r1除以r2,……等到余数为零为止。
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