chiqi1020-CSDN博客

在说起感知器之前，需要先说一下神经网络的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。感知器（M-P神经元模型）感知器（Perceptron）由两层神经元组成，如图所示，输入层...

2018-10-26 23:29:00 3071

归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，转换为无量纲的表达式，称为标量，归一化是机器学习的一项基础工作。归一化方法有两种形式：一种是把数变为（0, 1）之间的小数。一种是把量纲表达式变为无量纲表达式。在统计...

2018-10-20 20:51:00 292

主成分分析法主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问...

2018-10-18 23:30:00 13616

矩阵最重要的性质——空间变换由特征列的取值范围所有构成的矩阵空间应具有完整性，即能够反映事物的空间形式或变化规律。向量张成空间 n维正交空间的性质：在零维空间中没有长度也没有方向，因此没有量的概念，也没有运算规则，我们形象地称其为原点；扩展到一维空间，...

2018-10-10 19:18:00 1560

两个向量之间的距离计算，在数学上称为向量的距离，也称为样本之间的相似性度量（Similarity Meansurement）。它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度。范数闵可夫斯基距离欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距...

2018-10-08 22:23:00 1154

在当前大数据的背景下，工程师们往往为了追求更短的计算时间，不得不在一定程度上减少算法本身的计算精度，我说的是在一定程度上，所以肯定不能只追求速度而不顾其它。在KMeans聚类中，为了降低计算时间，KMeans算法的变种Mini Batch KMeans算法应运而生。 ...

2018-09-26 20:32:00 1856

基本思想这种聚类方法的思想是把每个样品聚集到其最近均值的类中，在它的最简单说明中，这个过程由下列三步所组成：（1）把样品粗略分成K个初始类。（2）进行修改，逐个分派样品到其最近均值的类中（通常用标准化数据或非标准化数据计算欧式距离）。重新计算接受新样品的类和失去样品的类的形心（均...

2018-09-22 21:52:00 2380

聚类分析 1.什么是聚类分析聚类分析是将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。 2.目的目的是把相似的研究对象归成类，使类内对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。 3.聚类分析的基本思想 ...

2018-09-11 21:41:00 27308

前言：自2017年的10月，开始入局人工智能，到今天已经快整整一年了，我虽然已经开设了一个博客，但感觉所有的知识都在一个博客上写，时间长了，可能会有点混乱，而且CSDN博客也不能对文章进行多层次分类，所以，这促使我开设了第二个博客，并将不同方向的技术和知识分散到各个...

2018-09-11 20:31:00 67

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