概率笔记3——几何概型
摘要：天上掉钱了！都是红色的毛爷爷！同学们拿着盆跑到操场上接钱，当然谁的盆大谁接到钱的可能性就越大。
钱落下的位置是操场上的随机位置（每个位置等可能），接到钱的概率只与盆的大小相关（与几何度量相关），与盆的形状无关，每个同学接到钱的概率是 Area(盆)/Area(操场)。这是一个几何概型。
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posted @ 2018-04-27 19:15
04 2018 档案
多变量微积分笔记16——格林公式
摘要：平面区域 上的二重积分也可以通过沿区域的边界曲线上的曲线积分来表示,这便是格林公式。在物理上，格林公式也揭示了一个重要特性——守恒。
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posted @ 2018-04-24 18:18
多变量微积分笔记15——梯度场和势函数
摘要：梯度场有很多有趣的性质，独立路径能极大地简化计算量。对于简单的向量场，我们可以用猜测法找出势函数，从而判断其是否是梯度场，但是对于复杂的向量场，就必须使用一套行之有效的方案。
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posted @ 2018-04-24 18:17
概率笔记2——古典概型
摘要：概型就是概率模型；古典是说某些概率模型在概率成为一门学科前就被总结出来了。所以古典概型从字面上理解就是古代人总结出来的概率模型，也就是最简单的概率模型，它说的是：随机事件的样本空间中包含了有限个等可能样本点，求这些样本点出现的概率P(A)。
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posted @ 2018-04-20 17:02
多变量微积分笔记14——保守场和独立路径
摘要：场论理论包括多种形式，比如简单的向量场，而梯度场则是由数量场所得到的矢量场，它的定义与坐标系的选择无关。梯度场在微分学、积分学以及算子的定义方面起着重要的作用。
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posted @ 2018-04-18 19:24
多变量微积分笔记13——线积分
摘要：线积分或路径积分是积分的一种。在数学中，线积分的积分函数的取值沿的不是区间，而是特定的曲线，称为积分路径。在物理学上，线积分是质点在外力作用下运动一段距离后总功。
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posted @ 2018-04-12 07:47
多变量微积分笔记12——平面向量场
摘要：当研究物理系统中温度、压力、密度等在一定空间内的分布状态时，数学上只需用一个代数量来描绘，这些代数量（即标量函数）所定出的场就称为标量场。最常用的标量场有温度场，电势场，密度场，浓度场等等。
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posted @ 2018-04-10 18:06
ML（2）——感知器
摘要：感知器（PLA——Perceptron Learning Algorithm），也叫感知机，处理的是机器学习中的分类问题，通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测，因此属于判别模型。感知器于1957年提出，是神经网络的基础。
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posted @ 2018-04-03 22:14
ML（附录1）——梯度下降
摘要：梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
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posted @ 2018-04-03 22:03
