?? SOM-M技術(shù)資料

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K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K-均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m,其中n為樣本數(shù),k為類別數(shù),m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對50...

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L-M算法。除了動量法(基于梯度下降的訓(xùn)練算法)外,學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整策略是BP算法改進(jìn)的另一種途徑,它利用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法,從而使得學(xué)習(xí)時(shí)間更短。其缺點(diǎn)是,對于復(fù)雜的問題...

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題目:參加運(yùn)動會的N個(gè)學(xué)校編號為1~N.比賽分成M個(gè)男子項(xiàng)目和W個(gè)女子項(xiàng)目,項(xiàng)目編號分別為1~M和M+1~M+W.由于個(gè)項(xiàng)目參加人數(shù)差別較大,有些項(xiàng)目取前5名,得分順序?yàn)?,5,3,2,1 還有些項(xiàng)目...

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