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数学建模-Logistic模型

文章目录Malthus模型模型假设建模与求解模型评价Logistic模型模型假设建模与求解模型检验为了更好地理解Logistic模型,我们先看看Malthus模型Malthus模型这是英国神父Malthus通过对一百多年人口统计资料的分析之后提出的人口模型假设模型假设设x(t)表示t时刻的人口数,且x(t)连续可微.人口的增长率r是常数(增长数=出生率-死亡率)人口的数量的变化是封闭的,即人口数量

#python
数据分析手册--numpy数组(4)--python中的广播

数组的计算:广播(broadcasting)前面我们介绍了numpy如何通过通用函数的向量化操作来减少缓慢的python循环.另外一种向量化操作的方法是利用numpy的广播功能.例如:广播可以允许一个标量(可以认为是一个0维的数组)直接和一个数组相加import numpy as npa=np.arange(0,5)a=a+5print(a)# the output will be [5,6,7,

#python#人工智能#numpy +1
动手学深度学习pytorch版-填坑-‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xaf in position 33: illegal multibyte sequence

这个是编码问题,在打开文件的时候加上编码指定即可encoding=‘UTF-8’def read_data_nmt():"""载入⼊“英语-法语”数据集。"""data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',encoding='UTF-8') as f:return

#深度学习#python#人工智能
数学建模-用scipy库的odeint函数实现微分方程的数值解法

introduction:python对于常微分方程的数值求解是基于一阶方程进行的,高阶微分方程必须化成一阶方程组,通常采用龙格-库塔方法. scipy.integrate模块的odeint模块的odeint函数求常微分方程的数值解,其基本调用格式为:sol=odeint(func,y0,t)func是定义微分方程的函数或匿名函数y0是初始条件的序列t是一个自变量取值的序列(t的第一个元素一定必须

#python#scipy
Andrew Ng 神经网络与深度学习 week2

神经网络与深度学习文章目录神经网络与深度学习Logistic回归sigmaLogistic回归另一种表示法Logistic回归的损失函数(cost function)notation:为什么convex function 被译作凸函数?Loss function(用于单个训练样本 (xi,yix^i,y^ixi,yi))为什么Loss function是这样?cost function(衡量的在整

#神经网络#机器学习#人工智能 +2
Andrew Ng 神经网络与深度学习 week1

神经网络与深度学习ReLu function(rectified linear unit)例如房屋价格总不能是负的rectified 修正表示的取的都是不小于零的值sigma函数(取值0~1)sigma函数和Relu函数都是active function很明显可以看到 sigma函数在x>0的时候,梯度会逐渐趋近与0所以Relu函数会使得梯度下降有更快的运算速度一个基本的神经网络神经元的核心

#神经网络#算法#机器学习 +2
模糊模式识别基础

学习这篇博客需要上一篇的基础知识 模糊数学基础文章目录模糊模式识别基础1.择近原则定义汉明贴近度欧几里得贴近度黎曼贴近度则近原则栗:公式解:用python程序求解:2.最大隶属原则定义栗:解:模糊模式识别基础1.择近原则贴近度是对两个F集接近程度的一种度量定义设A,B,C∈F(U)A,B,C\in{F(U)}A,B,C∈F(U) 若映射​N:F(U)×F(U)−>[0,1]N: F(U)\t

#数学#人工智能
数学建模-用scipy库的odeint函数实现微分方程的数值解法

introduction:python对于常微分方程的数值求解是基于一阶方程进行的,高阶微分方程必须化成一阶方程组,通常采用龙格-库塔方法. scipy.integrate模块的odeint模块的odeint函数求常微分方程的数值解,其基本调用格式为:sol=odeint(func,y0,t)func是定义微分方程的函数或匿名函数y0是初始条件的序列t是一个自变量取值的序列(t的第一个元素一定必须

#python
到底了