主要内容分为理论推导和代码实现以及面试宝典三个部分。理论推导主要是贝叶斯的推导以及朴素贝叶斯计算实例。代码实现包括手动实现朴素贝叶斯和sklearn调用，实例有3个，分别对应离散型诗句和连续型数据两种情况。面试宝典是一部分《机器学习》中的课后习题和一些面试题。

项目的目标是在图片中精确定位三条红线中心的位置。在之前的任务中，传统RNN模型精确度不佳。文章通过注意力机制来提升模型性能，包括加性注意力（Additive Attention）、点积注意力（Dot-Product Attention）、缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及十字交叉注意力（Criss-

设计flutter软件登录界面，具有数据库功能，能够完成创建账号，找回密码，账号校验，根据用户身份信息登录等功能。

在数学建模中，我经常遇到这样一个问题：在某一步中，需要把数据分成好几个类别或者是按照数据大小分级划分。面对这样的问题，应该怎么划分？经典的例子是 2023 年美赛C题 Wordle 的倒数第二问，很多团队评估了每个单词的难度系数，但是不知道如何划分结果。本文提供了两种划分的思路，分别是基于数据离散化的划分方法和均值-标准差分级法。其中，数据离散化方法重点强调了等距离散、等频离散、聚类离散三种离散方

数学建模美赛使用latex编辑论文时的几个格式问题\paragraph后不换行且默认不加粗问题图片表格并排显示问题使用mcm格式的论文字体设置问题字体颜色设置问题图片表格插入后文字错位、移位或图片表格上下有空白问题

本文主要包括理论介绍和实践两部分理论介绍包括 RBF神经网络的推导、注意点。还包括RBF神经网络BP神经网络的对比、RBF神经网络和SVM算法和思想的对比。实践部分包括分类和回归两个任务。分类实例是一个保险相关案例用于推断用户是否是来骗保的四分类问题；回归任务是2023年美国大学生数学建模春季赛Y题的数据集，并加入了部分自己爬的数据的实例。

  我们以2022年全国服务外包大赛的A03题目作为示例代码演示缺失值填补过程。  主要是提供一种缺失值填补的方案，从预测和分类的角度来解决问题，算是除了经典的随机森林算法之外的其他方法

主要内容分为理论推导和代码实现以及面试宝典三个部分。理论推导主要是贝叶斯的推导以及朴素贝叶斯计算实例。代码实现包括手动实现朴素贝叶斯和sklearn调用，实例有3个，分别对应离散型诗句和连续型数据两种情况。面试宝典是一部分《机器学习》中的课后习题和一些面试题。

为什么我们经常提到我们喜欢斜率容易计算、平滑连续、适合做误差函数的原因也在这里，面对含绝对值的或者是不连续的函数，在梯度下降求梯度时我们很难求导或者求导后会在某个范围不停波动无法接近最优解。三个结点可以完成一次异或操作，隐藏层有两个节点，一次异或操作可以作为2元的结果，把2元的结果编程下一个异或的其中之一输入，那么就可以通过加3个结点两层再多加入一元。所以不止需要一个隐含层。我们观察上图，误差对于

  前段时间尝试了C语言实现PSO算法求计算二元函数极值，这几天稍微空闲下来了又想尝试用另一种比PSO难一点的经典智能优化算法解决这个问题。  遗传算法应用还是非常广泛的。之前打数模的时候经常用它求解公式，或者利用它做一些调度类的问题，例如经典的柔性车间调度问题。但是，在实现的时候更多的是借助matlab和python，有的时候直接拿现成的代码修改参数直接用，对算法的理解还是很不到位的。趁这个机会