同解和公共解算法 道氏指数算法？

道氏指数算法？

按结构不加权算术换算下来法计算出。

道氏指数包括：道氏工业来算指数，由30家工业公司的股票价格平均数所构成；道氏公用事业你算算指数，由15家公用事业公司的股票价格平均数构成；道氏运输业你算算指数，由20家运输公司的股票价格平均数可以形成；道氏65种股票价格平均数，由上述事项工业、运输业、装路由器事业的65家公司的股票价格水配构成。

数据挖掘、人工智能、模式识别等学科的公共数学基础有哪些？

以及一个特殊的人工智能工程师，不是什么所有的数学都是需要。但是更多的数学知识和能力从来又不是闲杂的。从本质上讲，机器学习的算法核心还是数学，人工智能的覆盖面更广泛不少，需要知道一点一些逻辑。对此数据挖掘、人工智能、模式识别主要是高等数学（微积分、优化系统）、线性代数、概率与统计这三门是非常重要但是必要的数学基础。

很容易相信不懂什么是高斯其分布可以不用贝叶斯方法做推理，一点不懂线性代数这个可以理解高维空间流形，一点不懂微积分也可以表述反向传播，和不太懂优化系统能表述SVM.这些必要的数学基础，也是一般教授在教机器学习和数据挖掘中又一次被复习啊的内容。甚至连很多课程要花大量的时间，判断学生有这样的基础。

当然，如果你有离散数学、复变函数、图论、运筹学等基础是更完美的，很多机器学习中的难点都可以都能解决。当然，如果你想不断深耕到统计机器学习理论的时候，这个可以在测度论、DecisionTheory,Stochastic process(随机过程)方面知道一点许多。假如做Inductive Logic Programming(ILP),和知识图谱，是可以学First-orderlogic，多值逻辑哪怕影像逻辑。假如比较复杂到经济或社会方面，可以自学博弈论（GameTheory），很多比较新的研究是基于计算出政治博弈的。

古代数学算法？

在我国古代的《九章算术》中就有记载，现摘录万分感谢:

约分术曰：“可半者半之，不可半者，副置分母、子之数，以少减多，更相不利益，求其等也。以等数约之。”

其中所说的“等数”，是公约数。求“等数”的办法是“更相债务人利益”法，但是应该是求最大公约数。

辗转相除法求最大公约数，是一种都很好的方法，也很快。

对此52317和75569两个数，你能迅速地求出它们的最大公约数吗？一般来说你会找一找二级的使因子，这题可各位了，不好找，质因子大。

现在教你用辗转相除法来求最大公约数。

先用会增大的75569乘以52317，得商1，余数23252，再以52317乘以523252，得商2，余数是5813，再用23252做被除数，5813做除数，倒是除尽得商数4。这样5813就是75569和52317的最大公约数。你要不然用分解成使因数的办法，估计能找到。

这样的话，这辗转相除法为么能能够得到最大公约数呢？下面我就给大伙谈谈吧。

诸如有要求a、b两个整数的最大公约数，a＞b，那就我们先用a乘以b，换取商8，余数r1：a÷b＝q1…r1我们肯定也是可以把上面这个式子重新编写成乘法式：a＝bq1＋r1------l）

假如r1＝0，这样b那是a、b的最大公约数3。就算r1≠0，就一直除，用b乘以5r1，我们也也可以有和上面完全不一样的式子：

b＝r1q2＋r2-------2）

如果没有余数r2＝0，这样的话r1那是所求的最大公约数3。为啥呢？毕竟假如2）式都变成了b＝r1q2，那就b1r1的公约数就肯定会是a1b的公约数。这是毕竟一个数能同时除尽b和r1，那你由l）式，就当然能余数a，进而也a1b的公约数。

相反，如果不是一个数d，能同时完全平方数a1b，这样的话由1）式，也一定能完全平方数r1，最终达到也有d是b1r1的公约数。

这样，a和b的公约数与b和r1的公约数彻底差不多，这样这两对的最大公约数也一定会不同。那b1r1的最大公约数，在r1＝0时，不那就是p2吗？所以才a和b的最大公约数也r1了。

有人会说，那r2不等于零0该怎么办？那其实是不再往下面做，用r1除以r2，……等到余数为零为止。

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