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- 众所周知,数学在科学中占据至关重要的地位。爱因斯坦曾说,“纯数学能使我们发现概念和联系这些概念的规律,给了我们理解自然现象的钥匙。数学之所以比一切其它科学受到尊重,一个理由是因为它的命题是绝对可靠的,无可争辩的,而其它的科学经常处于被新发现的事实推翻的危险。”那么,AI在数学界有哪些作用?AI未来对数学界会有哪些颠覆性影响?现在我们来进行论述和探讨。 众所周知,数学在科学中占据至关重要的地位。爱因斯坦曾说,“纯数学能使我们发现概念和联系这些概念的规律,给了我们理解自然现象的钥匙。数学之所以比一切其它科学受到尊重,一个理由是因为它的命题是绝对可靠的,无可争辩的,而其它的科学经常处于被新发现的事实推翻的危险。”那么,AI在数学界有哪些作用?AI未来对数学界会有哪些颠覆性影响?现在我们来进行论述和探讨。
- 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性(属于Association rule learning)的信息的过程。 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性(属于Association rule learning)的信息的过程。
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- 异常检测的原理是基于正态分布的概率密度函数得出,检验概率是否为小概率时间此次使用的为正态分布为标准正态分布和相关性正态分布(特征变量之间可能有相关性)数据的异常需要标注,需要有监督学习 1 正确率检验分布使用正确率和召回率进行检验 (2.0precisionrecall)/(precision+recall)def F1(predictions,y): TP=np.sum((predi... 异常检测的原理是基于正态分布的概率密度函数得出,检验概率是否为小概率时间此次使用的为正态分布为标准正态分布和相关性正态分布(特征变量之间可能有相关性)数据的异常需要标注,需要有监督学习 1 正确率检验分布使用正确率和召回率进行检验 (2.0precisionrecall)/(precision+recall)def F1(predictions,y): TP=np.sum((predi...
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