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那么數(shù)學(xué)與建模有什么聯(lián)系，我們知道在大學(xué)如果要學(xué)高數(shù)必須要學(xué)習(xí)微積分，定積分，線性代數(shù)，概率論等，所以這些都是建模的基礎(chǔ)，建模沒有對(duì)錯(cuò)，只有better，所以基礎(chǔ)肯定要有的，其次要會(huì)查資料，比如各種出版論文，最新的建模思維，只要熟練掌握，那么你的建模思維就會(huì)很高級(jí)，解決實(shí)際情況的方法就會(huì)很高效。

數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)建模：

舉個(gè)簡(jiǎn)單的列子：

如：一個(gè)星級(jí)旅館有150個(gè)客房，經(jīng)過一段時(shí)間的經(jīng)營(yíng)實(shí)踐，旅館經(jīng)理得到了一些數(shù)據(jù)：每間客房定價(jià)為160元時(shí)，住房率為55%，每間客房定價(jià)為140元時(shí)，住房率為65%，

每間客房定價(jià)為120元時(shí)，住房率為75%，每間客房定價(jià)為100元時(shí)，住房率為85%。欲使旅館每天收入最高，每間客房應(yīng)如何定價(jià)？

[簡(jiǎn)化假設(shè)]

　　（1）每間客房最高定價(jià)為160元；

　?。?）設(shè)隨著房?jī)r(jià)的下降，住房率呈線性增長(zhǎng)；

　?。?）設(shè)旅館每間客房定價(jià)相等。

　　[建立模型]

設(shè)y表示旅館一天的總收入，與160元相比每間客房降低的房?jī)r(jià)為x元。由假設(shè)（2）可得，每降價(jià)1元，住房率就增加 。可知

　　[求解模型]

利用二次函數(shù)求最值可得到當(dāng)x=25即住房定價(jià)為135元時(shí)，y取最大值13668.75（元），

　　[討論與驗(yàn)證]

　　（1）容易驗(yàn)證此收入在各種已知定價(jià)對(duì)應(yīng)的收入中是最大的。如果為了便于管理，定價(jià)為140元也是可以的，因?yàn)榇藭r(shí)它與最高收入只差18.75元。

　?。?）如果定價(jià)為180元，住房率應(yīng)為45%，相應(yīng)的收入只有12150元，因此假設(shè)（1）是合理的。

這便是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)建模，在這道題中我們需要考慮的是：

    1.要做什么？

    2.怎么做？

    3.這樣做合理嗎？

    4.如果這樣做，假設(shè)那些可以改變？

    5.這樣做需要用到那些模型？

    6.這種模型簡(jiǎn)潔嗎？

    7.確定了這種模型，怎么求解？

    8.求解出來了，與現(xiàn)實(shí)合理嗎？

    9.在這個(gè)模型中，存在什么缺點(diǎn)，怎么去優(yōu)化？

10.總結(jié)

差不多這十點(diǎn)是需要我們考慮的，也許要大量用到數(shù)學(xué)計(jì)算，甚至涉及到統(tǒng)計(jì)，經(jīng)濟(jì)學(xué)，專有軟件（matlab，spass）的處理等，所以整個(gè)建模過程離不了數(shù)學(xué)知識(shí)。

數(shù)學(xué)建模與人工智能：

同樣通過一個(gè)小例子來理解他們之間的關(guān)系：

題目：在一個(gè)公司中，由于某些原因，有些員工漸漸離網(wǎng)（從公司流失），對(duì)于此，請(qǐng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)客戶流失的一些特點(diǎn)，包括年齡，性別等其它因素。

在這道題中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)要用到一種建模模型：決策樹

1.決策樹如何構(gòu)建？

 2.構(gòu)建決策樹

3.生成決策樹

4.利用ID3算法實(shí)現(xiàn)function

5.集成學(xué)習(xí)

6.然后利用PAI算法執(zhí)行

7.分析效果

8.總結(jié)

不難發(fā)現(xiàn)通過這復(fù)雜的八步就完美提供了解決方案，完成項(xiàng)目需求，而這八步都需要扎實(shí)的建模思維，要不然幾乎沒辦法做，所以數(shù)學(xué)建模對(duì)于人工智能算法非常關(guān)鍵。

再者比如最新的滴滴Di-Tech算法大賽：

問題是：對(duì)無人駕駛車而言，最重要的是能夠理解周圍環(huán)境并做出相應(yīng)決策，保證行車安全。參賽者需要努力找到通過攝像頭和 LIDAR 數(shù)據(jù)檢測(cè)道路上的障礙物的最好方法。最終的系統(tǒng)應(yīng)該能夠識(shí)別行人、車輛和普通障礙物，對(duì)人類駕駛員和無人駕駛系統(tǒng)都有很大幫助。參賽者需要處理 LIDAR、RADAR及攝像頭原始數(shù)據(jù)，輸出障礙物位置、移除噪音和環(huán)境錯(cuò)誤檢測(cè)。參賽者可以利用已經(jīng)較為完善的 Kitti 數(shù)據(jù)集，在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，加入自己的新方法和手段，來讓算法獲得更好表現(xiàn)。

不難發(fā)現(xiàn)無論是怎樣的安全措施，數(shù)據(jù)分析，算法處理，都需要建模思維各個(gè)方面考慮，完美的建模便是最好的答案。

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