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1，什么是粒子的标准模型

自然界有四种基本作用力：万有引力，作用力，万有引力和强作用力。电磁力和弱作用力已经被统一成为电弱理论。标准模型便是在次原子尺度下希望统合电弱作用力和强作用力的理论。

什么是粒子的标准模型

2，为什么逻辑回归和gbdt融合效果不错

逻辑斯蒂回归是一个非常经典的二项分类模型，也可以扩展为多项分类模型。其在应用于分类时的过程一般如下，对于给定的数据集，首先根据训练样本点学习到参数w,b;再对预测点分别计算两类的条件概率，将预测点判为概率值较大的一类。
你说呢...

为什么逻辑回归和gbdt融合效果不错

3，gbdt多分类预测结果代表什么意思

二分类，就是说把数据分成2类，要么A，要么B。。。。。算法结果上，会计算出一个打分，比如这个模型认为这个数据的最终分数是0.6，如果你把A类的阈值定在0.5，那么这个数据它就是A类。。。
传统gbdt以cart作为基分类器，xgboost还支持线性分类器

gbdt多分类预测结果代表什么意思

4，什么是标准的十阶段经济周期模型

1909年，罗杰·沃德·巴布森出版了有关经济周期问题的著作《货币累积的商业晴雨表》(第一版)，他的这本书对历史上的经济危机进行了透彻分析，他的主要观点是过度投资与增加货币供给总是会导致负面的反应。这本书的主要目的，正如其书名所暗示的，在于劝告股票市场上的投机者。在他给出的忠告里，他着重强调了所谓"标准的十阶段经济周期模型"： 　　1 提高货币利率； 　　2 债券价格下跌； 　　3 股票价格下跌； 　　4 商品价格下跌； 　　5 房地产价格下跌； 　　6 货币利率较低； 　　7 债券价格上涨； 　　8 股票价格上涨； 　　9 商品价格上涨； 　　10 房地产价格上涨。

5，机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

尝试回答一下首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree)，也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。xgboost相对于普通gbm的实现，可能具有以下的一些优势：显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标公式推导里用到了二阶导数信息，而普通的GBDT只用到一阶允许使用column(feature) sampling来防止过拟合，借鉴了Random Forest的思想，sklearn里的gbm好像也有类似实现。4.实现了一种分裂节点寻找的近似算法，用于加速和减小内存消耗。5.节点分裂算法能自动利用特征的稀疏性。6.data事先排好序并以block的形式存储，利于并行计算7.cache-aware, out-of-core computation，这个我不太懂。。8.支持分布式计算可以运行在MPI，YARN上，得益于底层支持容错的分布式通信框架rabit。

6，什么叫标准线性固体模型

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_linear_solid_model 麦克斯韦和Kelvin模型的结合
维歇特模型显示 标准线性固体模型有效结合maxwell模型和并行hookean春天。粘性材料为蓝本互相弹簧和缓冲器系列，这两者是一个孤独的春天并行。对于这个模型，本构关系是： 一个恒定的压力下，模型的材料将瞬间变形，一些菌株，这是应变的弹性部分，之后它会继续变形和渐近接近稳态应变。这最后一部分是粘稠的应变部分。标准线性固体模型虽然是比麦克斯韦和开尔文 - 沃伊特模型预测材料的反应更准确，数学，它返回不正确的结果在特定负载条件下的应变和计算是相当困难的。 广义maxwell模型也被称为麦克斯韦-维歇特模型(麦克斯韦和e维歇特后4 5)的线性粘弹性模型是最一般的形式。它考虑放宽限制，不会发生在一个单一的时间，但在时间分布。由于不同的长度与短的贡献小于较长的分子片段，有一个不同的时间分配。维歇特模型显示，有许多弹簧缓冲器麦克斯韦元素是必要的，准确地反映分布。右边的图显示了广义维歇特模型6应用范围：金属和合金在温度低于一季度他们绝对熔化温度(以k表示)。 在一维的松弛试验，材料受到突然的应变，在测试期间保持不变，应力测量是随着时间的推移。初始应力是由于该材料的弹性响应。然后，随着时间的推移，由于在材料的粘性效应应力松弛。通常情况下，无论是拉伸，压缩，批量压缩，或剪应变应用。可以配备数的方程，称为模型，所产生的压力与时间的数据。只有符号的变化，根据应用型应变表示：拉伸，压缩放松，剪切表示，大部分表示。prony级数的剪切松弛 其中是一次完全放松材料的长期模量，松弛时间(不要混淆图)，其价值越高，时间越长，需要放松压力。数据拟合方程使用，以最大限度地减少预测和数据值之间的误差最小化的算法调整参数()。7 剪切弹性模量时，这种形式很方便，从独立的松弛数据和/或数据的计算机实现，取得时需要指定的弹性性质，分别从粘性。 蠕变试验通常是比一张一弛，更容易执行，所以大多数数据是可用的(蠕变)遵守与时间。9不幸的是，没有已知的封闭形式(蠕变)遵守系数的普罗尼系列。因此，如果一个人有蠕变数据，这是不容易得到8权宜之计的方式来获得这些系数是以下(放松)的普罗尼系列，例如需要英寸系数。首先，适合已关闭在遵守和放松的形式解决方案的模型与蠕变数据，例如麦克斯韦kelvin模型(公式7.18-7.19)10或标准的实体模型(公式7.20-7.21)10(7.1.3节)。一旦被称为蠕变模型参数，生产与原始数据相同的时间共轭松弛模型松弛伪数据。最后，适应prony级数的伪数据。 温度对粘弹行为 次级债券聚合物不断突破和改革由于热运动。应力的应用有利于比其他一些构象，使聚合物分子会逐渐随着时间的推移，“流”到最惠国待遇构。11由于热运动是一个因素，随着变形的聚合物粘弹性性质的变化或温度降低。在大多数情况下，定义作为施加压力的比例随时间变化的应变，蠕变模量，随温度升高而降低。一般来说，在温度相关因素的增加数在传授下恒定应力等应变所需的时间减少。换句话说，它需要较少的工作，舒展了粘弹性材料在较高的温度，在较低的温度比它的距离相等。

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