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激活函数sigmoid和tanh的区别 激活函数sigmoid和tanh的区别
在学习神经网络的时候，阅读论文时，多次看见tanh和sigmoid，在此记下其不同的区别 激活函数sigmoid和tanh的区别simoid函数 作为激活函数，sigmoid函数存在梯度弥散的问题，即当x的取值特别大或者特别小的时候，其梯度
2022-04-25 神经网络
深度学习
凸优化和非凸优化 凸优化和非凸优化
今天阅读了一篇关于模糊成对约束的半监督模糊聚类的文章，涉及到了非凸优化问题，在此记录一下，关于非凸优化和凸优化的。数学中最优化问题的一般都是取$x^* \in\chi$，使$f\left(x^{*}\right)=\min {f(x): x
2022-01-28 大杯柠檬加冰
CTS矩阵的构建 CTS矩阵的构建
CTS矩阵算法的构建​ Fred等人共协关系矩阵是一种有效的描述对象之间相似性的方法，其优势在于构造简单，但是却难以精确的描述对象之间的相似度．由此，我们选用了能得到数据点间更多相似性信息的连接三元组。 1.什么是CTS矩阵？
2021-10-09 聚类集成
相似度矩阵
让Python代码简洁的实用技巧！ 让Python代码简洁的实用技巧！
众所周知，编写Python代码在开始时十分容易，但随着你在工具包中添加更多的库，你的脚本可能会有不必要的代码行，变得冗长而混乱。可能短期内能够应付工作，但长期来看，麻烦不小。在这篇文章中，我将与你分享7个技巧，使你在使用Python进行数据
2021-08-21 Python
Python
clustreing-ensembled-demo clustreing-ensembled-demo
Clustering Ensemble这篇主要是记录如何进行集成选择，4种不同的方法 基于特征的方法（n×L矩阵，如图（a）所示） 基于聚类的方法（n×NC矩阵，如图（b）所示 基于样本协关联的方法（n×n矩阵，如图（c）所示） 基于聚类
2021-07-19 聚类集成
聚类集成
Fast and Effective Active Clustering Ensemble Based on Density Peak Fast and Effective Active Clustering Ensemble Based on Density Peak
主要面向的问题 半监督聚类方法通过随机选取成对约束来提高性能，这可能导致冗余和不稳定性。在这种情况下，主动聚类通过有效的使用成对约束来最大限度的提高注释的效率。 主动学习现有的方法缺乏对查询条件的全面考虑，并且重复运行半监督聚类来更新标签。
2021-07-14 聚类集成
主动半监督聚类集成
python如何划分等价类 python如何划分等价类
import numpy as np import pandas as pd def sep_pro(sep): count3 = 0 Acc = {} for key, value in sep
2021-07-12 三支决策
Python
mac下用python画图中文不会乱码 mac下用python画图中文不会乱码
mac下用python画图中文不会乱码的代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unic
2021-06-19 Python
Python
X_train,X_test,y_train,y_test有什么区别？ X_train,X_test,y_train,y_test有什么区别？
2021-06-13 大杯柠檬加冰
谱聚类算法 谱聚类算法
谱聚类算法(Spectral Clustering)谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚
2021-06-04 大杯柠檬加冰
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