训练模型
我要创建一个关于气体被风吹的决策树模型，那么机器学习中的模型需不需要大量底层流体力学等公式 在机器学习中，创建模型的目标是通过数据来学习和预测模式，而不是依赖于底层物理公式。对于气体被风吹的决策树模型，你只需要收集相关的数据，并使用机器学习算法来训练模型。这些算法会自动从数据中学习到模式和关联，而无需事先了解底层流体力学等公式。当然，如果你有相关的物理知识，可以将其作为特征输入到模型中，以帮助提高模型的预测能力。但这并不是必需的，机器学习算法可以从数据中学习到相关的模式和规律。
总结来说，机器学习的模型不需要大量底层流体力学等公式，而是依赖于数据来学习和预测模式。
页:
[1]