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为什么学习概率统计需要计算机辅助或实践？因为计算机科学是成功运用了数学的典范。另一方面计算机辅助使得抽象的数学概念和理论变得更容易理解，帮助人们深入研究。更不用熟计算机实践能纸上谈兵的数学模型变成可行的算法并加以实践。它是帮助我们走向应用和直观的工具。本书正想阐明这一点。

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确定隶属函数应遵守的一些基本原则： 1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 例:适中速度的集合是模糊集合。可表示为: “适中速度”= 0/30+0.5/40+1/50+0.5/60+0/70 从最大隶属度函数点向两边延伸时,其隶属函数的值是必须是单调递减的,而不允许有波浪形。 凸模糊集合：隶属函数呈单峰馒头形。

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降） 欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享，以后也可能会定期记录一下自己在外读博的所见所闻，希望大家喜欢，感谢支持！ 1、数值计算基础 计算机求解问题的步骤： 1、根据实际问题建立数学模型；（应用数学） 2、由数学模型给出数值计算方法；（计算数学） 3、根据计算方法编制算法程序在计算机上算出结果。 数值问题：是输入和输出数据之间的函数关系的一个确定而无歧义的描述。可以理解为：输入和输出均为数据

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