求解matlab常微分方程求解y´´-2y´=3x 1百度知道
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时间：2016-03-04 02:08
求解下列一阶线性微分方程 y′+y=e^（-x） xdy／dx-y=x^2_百度知道
求解下列一阶线性微分方程 y′+y=e^（-x） xdy／dx-y=x^2
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xln|y|=ln|x|+ln|C0|y=Cx常数变易法;e^(-x)-ue^(-x)代回原式，设y=uxy'这是两个题啊，得u'=u'。(1)对应齐次方程y'，设y=ue^(-x)y'xdy/=-ydy/y=-dxln|y|=-x+C0y=Ce^(-x)使用常数变易法，得u'=u'x+u代回原式;y=dx/=y/=1u=x+C所以通解为y=(x+C)e^(-x)(2)对应齐次方程y'
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出门在外也不愁◆微积分 常微分方程 求通解为xy = C1·e^x + C2·e^(-x)的微分方程_百度知道
◆微积分 常微分方程 求通解为xy = C1·e^x + C2·e^(-x)的微分方程
baidu://c.com/zhidao/pic/item/b90e7bec54e736d1c5b22dd46269d8.hiphotos://c.jpg" esrc="/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=503d596e718bc8f6feefcb/b90e7bec54e736d1c5b22dd46269d8.baidu.hiphotos.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http.hiphotos<a href="/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=9a53afb89c3df8dca5eb3/b90e7bec54e736d1c5b22dd46269d8
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[e^(2x)]=2c1{(xy*e^x)'求微分方程的方法就是;[e^(2x)]}'，把常数单独提出来再对式子微分xy*e^x=c1e^(2x)+c2(xy*e^x)'//
第二、三步没看懂为什么要对(xy*e^x)先微分?
因为常数微分结果是0，进行一次微分能消掉一个常数不过我之前没仔细看这题……有简单方法(r+1)(r-1)=r^2-1(xy)''-(xy)=0xy''+2y'-xy=0
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xy'' + 2y' - xy = 0
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（x^2-1）dx两边积分;（x^2-1）dx2y/（y^2+1）dy=2x/（xy^2+x）dx+（y-x^2y）dy=0x（y^2+1）dx=y（x^2-1）dyy/，得ln（y^2+1）=ln（x^2-1）＋lncy²＋1=c【x²-1】即（1+y^2）/（y^2+1）dy=x/
怎么知道|x^2-1|是负的？
实话说，我的键盘坏了，打不了绝对值ln（x^2-1），lnc这两个都要绝对值的结果可以用c正负调整。
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(x^2-1)=d(y^2+1)/(x^2-1)=d(y^2+1)/(1-x^2)=-ydy/（xy^2+x）dx+（y-x^2y）dy=0xdx(y^2+1)=-ydy(1-x^2)xdx/(x^2-1)]=lnC(y^2+1)/(1-x^2)=-d(y^2)/(y^2+1)d(x^2)/(y^2+1)dln(x^2-1)=dln(y^2+1)ln(x^2-1)=ln(y^2+1)-lnCln(y^2+1)-ln(x^2-1)=lnCln[(y^2+1)/(y^2+1)d(x^2-1)/(y^2+1)d(x^2)/
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上海隐志网络科技有限公司一、《集体智慧编程》之机器学习&数据挖掘框架认识-爱编程
一、《集体智慧编程》之机器学习&数据挖掘框架认识
    前言：新开通的博客，用于记录一些学习方面的东西，算是一个学习笔记吧。本系列按照《集体智慧编程》一书的框架进行。老实说，《集体》在理论上并不算是很好的参考书，但是该书是以一个个具体场景应用为驱动的，个人认为很适合用于机器学习相关的入门教材，起码很对我的胃口。     “假如你训练了一只狗，若干年后，如果它忽然有一天能帮你擦鞋洗衣服，那么这就是数据挖掘；要是忽然有一天，你发现狗化装成一个老太婆消失了，那么这就是机器学习。” ——杨强，香港科技大学     机器学习说起来应该是人工智能领域与算法领域的一个子领域。它允许计算机不断的进行学习。大多数情况下，这相当于将一组数据传递给算法，并由算法推断出这些数据属性相关的信息——借助这些信息，算法能够预测出未来有可能出现的其他数据。简单点来说就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。     数据挖掘在某方面可以说算是机器学习的一种应用。机器学习算法其它的方面的应用有计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺骗、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写字识别、战略游戏和机器人运用等。
  1、机器学习&数据挖掘的数学基础
机器学习是一个多领域交叉的学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。具体来说，机器学习与数据挖掘学习需要用到的数学核心基础有以下几个方面： ①微积分 （没办法，这个是数学分析的基础） ②线性代数 （主要用来理解有关数据的向量表示及矩阵/向量运算） ③概率论 （你不得不相信，机器学习算法的现状是多数是基于统计概率，剩下的是树模型） ④统计学 ⑤离散数学 （这个。。。傻傻地只知道便于逻辑推理、符号运算、线性转离散，具体还没碰到）
进阶学习需要用到的数学基础有（除了复变函数听说过一点，别的对我来说都来自火星）： ①泛函分析 ②复变函数 ③偏微分方程 ④抽象代数 ⑤约束优化 ⑥模糊数学 ⑦数值计算等
  2、机器学习&数据挖掘的类别
2.1、机器学习主要可以分成下面几种类别： ①监督学习：     形式：从训练集（有人为标注的结果）学习一个函数，当新的数据到来时，把数据传递给这个函数，嗖，Duang！就把结果给你了 A---&f(x)---&B     常见算法：回归分析与统计分类 ②无监督学习     形式：A----&B     常见算法：聚类 ③半监督学习（还没碰到） ④增强型学习      主要是通过周围环境的反馈（还没碰到）
        2.2、算法分类          机器学习与数据挖据算法主要有以下三个方面：
①聚类 ②分类 ③推荐（某种程度上算是前面两个的应用）
         具体的机器学习算法有：
构造条件概率：回归分析与统计分类     人工神经网络     决策树     高斯过程回归     线性判别分析     最近邻（KNN）     感知器     径向基函数核（）     支持向量机（SVM）
通过再生模型构造概率密度函数     最大期望算法     图模型：贝叶斯网络、Markov随机场
近似推断技术      马尔科夫链      蒙特卡罗方法      变分法 最优化     大多数以上方法、直接或剪辑使用最优化算法  
3、机器学习与数据挖掘的十大算法
把这个单独列出来呢是因为这十大算法不是按类别分的，而是人为选取出来在机器学习和数据挖掘方面影响最大的Top10算法。 ①C4.5 ②K-means ③SVM ④Apriori ⑤EM ⑥PageRank ⑦AdaBoost ⑧KNN ⑨NaiveBages ⑩CART
4、机器学习的局限          机器学习不是“银弹”，也有自身的缺点。主要表现在：          ①机器学习算法受限于其在大量模式之上的归纳能力，而一个模式只能根据过往的信息，而无法找出新遇到的信息和过往信息的相似之处          ②所有的机器学习算法都有过度归纳的可能性   5、应用         嘎嘎，发展兴起和学习什么机器学习也好，数据挖掘也好，为的是啥？——使用它们来为我们服务，让我们的生活更美好！
①推荐系统     当当、亚马逊之类的推荐商品；    
URL分享     豆瓣类的     微博、搜索引擎     约会网站、交友网站（任何一种成功的匹配算法很可能都会涉及一个持续不断的求值过程——算法会反复判断选定的匹配成功与否） ②生物工艺学     人类的测序技术和筛选技术（DNA序列、蛋白质结构、化合物筛选以及RNA表达） ③金融欺诈侦测     利用技术：神经网络、归纳逻辑 ④机器视觉     从大数据集中发现有趣特征的独立组元分析技术（无人监控）     车牌识别、人脸识别 ⑤产品市场化 ⑥供应链优化 ⑦国家安全     政府部门搜集海量信息，对数据分析将其与潜在的威胁联系起来 。。。
    附：
1、相关的软件 ①MATLAB/GNU Octave     用于矩阵运算分析、线性分析、多元函数分析、数值微积分、方程求解、边值问题求解、数据统计、绘图 ②SPSS系列     封装好的算法，可以直接调用，用以发现、检验等等 ③R     用于统计分析、绘图。内建多种统计学及数字分析功能 ④Python程序集（NumPy、BS、Sci、matplotlib、PIL、CV2等）     数据获取、数据清洗、数据分析、算法实现、绘图、系统实现等等 2、相关资讯资料链接 ①维基百科     了解基础概念 ②好东西传送门     微博：/haoawesome     主页：/ ③结构之法 算法之道（v_July_v）     博客地址：http://blog.csdn.net/v_July_v
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  2、机器学习&数据挖掘的类别
2.1、机器学习主要可以分成下面几种类别： ①监督学习：     形式：从训练集（有人为标注的结果）学习一个函数，当新的数据到来时，把数据传递给这个函数，嗖，Duang！就把结果给你了 A---&f(x)---&B     常见算法：回归分析与统计分类 ②无监督学习     形式：A----&B     常见算法：聚类 ③半监督学习（还没碰到） ④增强型学习      主要是通过周围环境的反馈（还没碰到）
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把这个单独列出来呢是因为这十大算法不是按类别分的，而是人为选取出来在机器学习和数据挖掘方面影响最大的Top10算法。 ①C4.5 ②K-means ③SVM ④Apriori ⑤EM ⑥PageRank ⑦AdaBoost ⑧KNN ⑨NaiveBages ⑩CART
4、机器学习的局限          机器学习不是“银弹”，也有自身的缺点。主要表现在：          ①机器学习算法受限于其在大量模式之上的归纳能力，而一个模式只能根据过往的信息，而无法找出新遇到的信息和过往信息的相似之处          ②所有的机器学习算法都有过度归纳的可能性   5、应用         嘎嘎，发展兴起和学习什么机器学习也好，数据挖掘也好，为的是啥？——使用它们来为我们服务，让我们的生活更美好！
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    附：
1、相关的软件 ①MATLAB/GNU Octave     用于矩阵运算分析、线性分析、多元函数分析、数值微积分、方程求解、边值问题求解、数据统计、绘图 ②SPSS系列     封装好的算法，可以直接调用，用以发现、检验等等 ③R     用于统计分析、绘图。内建多种统计学及数字分析功能 ④Python程序集（NumPy、BS、Sci、matplotlib、PIL、CV2等）     数据获取、数据清洗、数据分析、算法实现、绘图、系统实现等等 2、相关资讯资料链接 ①维基百科     了解基础概念 ②好东西传送门     微博：/haoawesome     主页：/ ③结构之法 算法之道（v_July_v）     博客地址：http://blog.csdn.net/v_July_v
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