2017数学建模国赛回顾

我们选的是A题,题目是一代CT成像系统的原理。其实可以当成一个纯数值积分计算+矩阵变换来做。

CT系统利用物质吸收射线的特性对物质进行断层成像,但其安装过程中存在误差,会对最终成像造成影响,因此,利用已知的模板对CT系统的参数进行标定是必要的。标定好的CT系统可对未知物体进行断层成像。

开始的时候就想到了可以利用概率来大概的画出图像,对每一个点,都有180组数据相加,后来发现其实自己想到的方法就是物体直接反投影法,非常简单,效果也不佳,会引入云晕状伪影,从而导致图像失真。
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机器学习介绍

我也是入过机器学习的坑的,大一下学期不太懂事(笑)。后来社团的学长拜托我写一篇文章粗略的介绍一下机器学习,那么这篇文章就面世了。原文写于2016年吧,有着明显的时代印记——alphago

介绍

机器学习是一门数学,事实上我在大二并没有继续深入学习这方面的打算,看的越多,越意识到自己在数学方面的不足。 既然是介绍,那么首先,得说一下机器学习的好处。嗯,可以装逼。 你可以快乐的甩出一堆名词—— 朴素贝叶斯算法,贝叶斯统计正则化,诸如此类。 现在很火的alpha🐶,也是机器学习的实用案例嘛。 但是,这也是一个大坑,这个东西的充分不必要条件有,傅立叶变换,概率论(这个我不会),一些线性或非线性的运算等等。 嗯,欢迎跳坑。
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