本文主要涉及的问题或话题是数学建模与机器学习的结合应用。数学建模是一种将实际问题转化为数学问题来求解的方法，而机器学习则是一种让计算机通过对大量数据的学习来自主学习和优化的技术。两者的结合可以帮助我们更好地解决实际问题。
Q1：数学建模与机器学习有什么异同点？
A1：数学建模和机器学习都是解决实际问题的方法，但是它们的思路和方法不同。数学建模主要是通过对问题的分析和抽象，建立数学模型，然后通过数学方法来求解问题。而机器学习则是通过大量数据的学习和优化，让计算机自主学习和提高。同时，数学建模更注重模型的可解释性和可靠性，而机器学习更注重模型的预测能力和泛化能力。
Q2：数学建模和机器学习的结合可以帮助我们解决哪些实际问题？
A2：数学建模和机器学习的结合可以帮助我们解决很多实际问题。比如在金融领域，我们可以使用数学建模和机器学习来预测股票价格和市场趋势。在医疗领域，我们可以使用数学建模和机器学习来诊断疾病和预测病情的发展。在交通领域，我们可以使用数学建模和机器学习来优化交通流量和减少交通事故的发生。
Q3：数学建模和机器学习的结合有哪些具体的应用案例？
A3：数学建模和机器学习的结合已经在很多领域得到了应用。比如在金融领域，美国的Quantopian平台使用数学建模和机器学习来预测股票价格和市场趋势。在医疗领域，IBM的Watson平台使用数学建模和机器学习来辅助医生诊断疾病。在交通领域，谷歌地图使用数学建模和机器学习来优化交通路线和预测交通拥堵。
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