聚類及相關演算法二（原型聚類、密度聚類、層次聚類）
原型聚類
描述：對原型進行初始化，然後對原型進行迭代更新求解。
1.k均值演算法
給定樣本集
採用貪心演算法，通過迭代優化近似求解上式。
演算法步驟：
原型聚類
描述：對原型進行初始化，然後對原型進行迭代更新求解。
1.k均值演算法
給定樣本集D={x1,x2,...,xm}，D={x1,x2,...,xm}，“k-均值”(k-means)演算法針對聚類所得簇劃分C={C1,C2,C3,...,Ck}
原型聚類演算法綜述
第十六次寫部落格，本人數學基礎不是太好，如果有幸能得到讀者指正，感激不盡，希望能借此機會向大家學習。這一篇作為該類演算法族的開篇，主要介紹了基於原型聚類的最終模型和優化目標。
基於原型的聚類最終產生的模型包含以下兩部分：
(1)
1 最近鄰迴歸
最近鄰迴歸是用在標籤值是連續取值的場景智商的，而不是離散取值，而是用最近鄰迴歸進行查詢的點，最後得到的結果是其所有最近鄰居的平均值。
scikit-learn 在迴歸部分，同樣實現了兩種迴歸演算法，和之前的一樣，和KNN思想近似的KNeigh
幾個可以學習gibbs sampling的方法
1，讀Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning，講的很清楚，但是我記得好像沒有例子。2，讀artificial Intelligence，2、3版，都有。但是我沒讀過。3
一、IDEA太卡頓，設定使用IDEA的記憶體在IDEA的安裝目錄下的bin目錄下：開啟設定：將idea.exe.vmoptions檔案內由-server-Xms128m-Xmx512m-XX:MaxPermSize=250m-XX:ReservedCodeCacheSize=
總算接觸到圖了，上課沒怎麼學過。 感覺圖又是所有資料結構最有意思的一個。
進入正題。
以上是稠密圖的結構組成。
以上是稀疏圖的結構組成。
需要注意下，這裡所展示的並不是稠密圖與稀疏圖的平面佈
樹
前言：以下所有概念來自教材、演算法導論或其他權威資料，如有記錄出錯，歡迎指正
定義
樹是一種非線性的資料結構
樹是若干個結點的集合(個數>=0),是由唯一的根和若干棵互不相交的子樹組成
樹的結點樹可以為0，對於這種樹，我們稱為空樹
樹與圖的區別
class BinTree():
def __init__(self,root=None,left=None,right=None):
self._root=root # 初始化 dns服務器 bind-chroot nslookup （一）DNS簡介：DNS，全稱Domain Name System，即域名解析系統。域名是通過DNS來實現的，每個域名代表一個IP，DNS就是用來在ip地址與域名之間進行轉換的服務。DNS幫助用戶在互聯網上尋找路徑。在互聯網上的每一個計算機都
一、概念
Thymleaf是一個jave模板引擎，與SpringBoot整合 非常方便，類似於Freemarker，但是比Freemarker效能要好一些；Thymleaf支援自然語言，即：原型就是
詳解Object類
RealFather
取得物件資訊-------toString ()
物件比較--------equals()
接收引用資料型別
String類
String類的兩種例項化方式
字串相等比較
解釋String類“==”與“equals”的區別
String類兩種例項化區別
字串常量不可變更
1、神經網路進一步優化——過擬合與正則化
過擬合，指的是當一個模型過為複雜後，它可以很好的“記憶”每一個訓練資料中隨機噪音的部分而忘了要去“學習”訓練資料中通用的趨勢。舉一個極端的例子，如果一個模型中的引數比訓練資料的總數還多，那麼只要訓練資料不衝突，這個模型完全可以記住所有訓練資料
元組是序列的一種，元組是不可變序列（不能修改，替換），但可進行查詢，增添；元組的建立語法很簡單：用逗號分隔一些值，用圓括號括起來，元組就建立了。
1.先來一個簡單的元組：（圓括號也可以不帶）
tou
在上一篇漫畫中，我們分析了一道動態規劃相關的演算法問題，並歸納出了問題的狀態轉移方程式。沒看過上一篇的朋友可以點選下面的連結：
首先，讓我們簡單回顧一下題目：
有一座高度是10級臺階的樓梯，從下往上走，每跨一步只能向上1級或者2級臺階。要求用程式來求
最近在看 spring boot 的東西，覺得很方便，很好用。對於一個簡單的REST服務，都不要自己部署Tomcat了，直接在 IDE 裡 run 一個包含 main 函式的主類就可以了。
但是，轉念一想，到了真正需要部署應用的時候，不可能通過 IDE 去部署
神經網路是一種非常重要的機器學習模型，人們從生物學中大腦神經元連線方式得到啟發，提出了神經網路的概念，它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連線方式組成不同的網路。
最近幾年深度學習大熱,尤其是阿爾法圍棋（AlphaGo）戰勝李
下載postgre包
下載地址：https://www.postgresql.org/download/
選DOWNLOADS--Windows--zip archive--version10.6--win x96-64
解壓檔案。
http://www.iteye.com/topic/1021914
Object
Ext.util.Observable：為EXT元件提供處理的最基本功能。
Ext.Component：提供了Ext元件共有的特性， 比如初始的流程、元件的配置選項應用、外掛應用，元件
1三元組順序表
資料結構：
typedef struct{
int i,j; //非零元的行下標和列下標
ElemType e;
}
輸入：樣本集
聚類簇數k.
1:從D中隨機選擇k個樣本作為初始均值向量
2:repeat
3:
4:
5:
6:相關推薦
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ML：Scikit-Learn 學習筆記（3） --- Nearest Neighbors 最近鄰 迴歸及相關演算法
吉布斯取樣（Gibbs Sampling)及相關演算法
Idea（二） 解決IDEA卡頓問題及相關基本配置（轉）
資料結構實踐之圖，及相關演算法（一）
資料結構之樹--二叉樹/B樹/B+樹/紅黑樹及相關演算法
二叉樹類及相關操作
CentOS7.4下DNS服務器軟件BIND安裝及相關的配置（一）
基於Springboot技術的部落格系統實踐及應用之二（thymleaf）
Object類及相關方法
String類及相關各種方法
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python序列之元組概念及相關函式總結（一）
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將 Spring boot 專案打成可執行Jar包，及相關注意事項（main-class、缺少 xsd、重複打包依賴）
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ext3基本類及各種佈局說明（轉）
稀疏矩陣的資料結構及相關演算法