问题一:试分析确定合理的评价指标体系,用以评价该问题的病床安排模型的优劣病床安排模型的优劣,应以下面的评价指标来判断.问题二:试就该住院部当前的情况,建立合理的病床安排模型,以根据已知的第二天拟出院病人数来确定第二天应该安排哪些病人住院.并对你们的模型利用问题一中的指标体系作出评价.模型假设①假设医院病床是满员状态.②假设白内障病人术前准备时间只需1天.③假设其它眼科疾病(不含外伤)病人术前准备时间只需2天.④假设病人能按安排按时入院、出院.⑤假设门诊病人数满足Poisson分布模型建立住院规则以及手术安排符号说明及数学模型用动态规划思想设计程序由统计数据,349个已出院病人最后一天出院日期为
前些天，有不少用户抱怨GPT-4变笨了，但到底变得有多笨呢？近日，来自斯坦福、UCBerkeley的一篇arXiv预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。在论文公布不久，这篇研究就引起了大家广泛的关注与讨论，很多网友都认同论文阐述的结果。当然，任何事物都有两面性。也有网友并不认同论文结论，发布了一篇质疑文章认为这篇论文的结果过于简单化了，「虽然研究结果很有趣，但有些方法值得怀疑。」图片质疑文章链接：https://www.aisnakeoil.com/p/is-gpt-4-getting-worse-over-time那接下来，我们来看斯坦福、UCBerkeley的
无论是什么比赛，图片和表格的格式都非常重要，这边的重要不只是指规范性，还有抓住评委眼球的能力。那么怎样抓住评委的眼球？最重要的一点就是善用图片和表格（当然撰写论文最重要的是逻辑，这个是需要长期的阅读和总结训练的，前期甚至还需要大量的背诵，要记住你的核心不是站在作者角度整理工作，是以读者为核心阐述工作）。清华大学刘洋老师的一次讲座中提及信息元素的易理解度理论，我感觉说的特别有道理，这里我最前两个信息的表达方式在格式上的应用做一点小小的总结。总结主要是针对数学建模美赛的，发论文期刊和会议大多有自己的格式要求，也有latex模板。这边我按照三个部分总结了一下，算是网上信息的汇总再加一点自己的实验，实
无论是什么比赛，图片和表格的格式都非常重要，这边的重要不只是指规范性，还有抓住评委眼球的能力。那么怎样抓住评委的眼球？最重要的一点就是善用图片和表格（当然撰写论文最重要的是逻辑，这个是需要长期的阅读和总结训练的，前期甚至还需要大量的背诵，要记住你的核心不是站在作者角度整理工作，是以读者为核心阐述工作）。清华大学刘洋老师的一次讲座中提及信息元素的易理解度理论，我感觉说的特别有道理，这里我最前两个信息的表达方式在格式上的应用做一点小小的总结。总结主要是针对数学建模美赛的，发论文期刊和会议大多有自己的格式要求，也有latex模板。这边我按照三个部分总结了一下，算是网上信息的汇总再加一点自己的实验，实
今天我们来介绍一下回归。回归在百度百科里面的定义是：回归是一种数学模型，研究一组随机变量(Y1，Y2，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。回归主要的种类有：线性回归、曲线回归、logistic回归等等。下面我们简单叙述一下这几种回归。 线性回归/曲线回归一元：对于一元线性回归而言，本质都是依据最小二乘法原理，拟合得到函数y=ax+b的参数a和b，使其值与实际值的残差平方和最小（这里残差平方和函数也叫做代价函数或者损失函数，可以理解为一个衡量参数好坏的目标函数）,这里就不详
题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/54484/B题意很简单，但是数据范围偏大。错排公式首先来推导一下错排公式：\[D(n)=n!\sum_{k=0}^{n}\frac{(-1)^k}{k!}\]设一个函数：\[S_i表示一个排列中p_i=i的方案数\]那么我们可以知道：\[D(n)=n!-|\cup_{i=1}^{n}S_i|\]这个表示所有方案数减去至少有一个位置放对的方案数。现在来考虑一下如何处理后面这个并集，并集往往是不好求的，而交集会好求很多，所以在求并集的时候我们往往采取容斥原理将一个并集转换成诸多交集的加减运算。我们用一个图可以来表示
题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/54484/B题意很简单，但是数据范围偏大。错排公式首先来推导一下错排公式：\[D(n)=n!\sum_{k=0}^{n}\frac{(-1)^k}{k!}\]设一个函数：\[S_i表示一个排列中p_i=i的方案数\]那么我们可以知道：\[D(n)=n!-|\cup_{i=1}^{n}S_i|\]这个表示所有方案数减去至少有一个位置放对的方案数。现在来考虑一下如何处理后面这个并集，并集往往是不好求的，而交集会好求很多，所以在求并集的时候我们往往采取容斥原理将一个并集转换成诸多交集的加减运算。我们用一个图可以来表示
1.SARIMA模型的含义是什么?SARIMA模型是ARIMA模型的扩展,可以对存在季节性周期变化的时间序列进行建模和预测。2.SARIMA模型的表示方法是什么? SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型,s表示季节性周期。3.SARIMA模型的参数有哪些? 同ARIMA模型,还包括季节性周期s和季节性自回归模型/移动平均模型的参数。4.SARIMA模型的步骤有哪些? 1)判断时间序列的平稳性和季节性周期;2)对非平稳时间序列进行差分转换达到平稳; 3)对绝对应季节性周期的数据进行差分达到平稳;4)建立ARMA模型和季节性ARMA模型;5)对各模型参数进行估计。5.如何确定SARIMA模
惭愧惭愧！机器学习中的数学原理这个专栏已经很久没有更新了！前段时间一直在学习深度学习，paddlepaddle，刷题专栏跟新了，这个专栏就被打入冷宫了。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！文章目录一、什么是模型评估二、交叉验证2.1回归问题的交叉验证2.2分类问题的验证一、什么是模型评估简单的讲，模型评估就是评估训练好的模型的好坏。在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数fθ(x)，然后根据训练数据求出
惭愧惭愧！机器学习中的数学原理这个专栏已经很久没有更新了！前段时间一直在学习深度学习，paddlepaddle，刷题专栏跟新了，这个专栏就被打入冷宫了。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！文章目录一、什么是模型评估二、交叉验证2.1回归问题的交叉验证2.2分类问题的验证一、什么是模型评估简单的讲，模型评估就是评估训练好的模型的好坏。在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数fθ(x)，然后根据训练数据求出
