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一、FCM算法简介1、模糊集理论L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论，在该理论中，针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系，使用模糊集合理论，将原隶属度扩展为0到1之间的任意值，一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集，从而极大提高了聚类算法对现实数据集的处理能力，由此模糊聚

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🍁前言👑作者主页：👉CSDN丨博客园🏆学习交流：👉在下周周ovoの社区💎全面突击数据结构与算法系列专栏：👉数据结构与算法专栏PS：本篇文章主要综合了【王道数据结构与算法】与我的个人笔记与理解，如果文章有任何错误欢迎各位大佬的指出快期末考试了，复习一波，冲冲冲文章目录🍁前言🍁一、基本

金三银四的季节，你的算法学好了吗？（文末赠书2本）又是一个金三银四的招聘季节，你需要问下你自己，算法那一关，你过了吗？文章目录1写在前面2算法为什么重要2.1算法是程序的灵魂2.2突破工具的壁垒，你才能获得自由2.3面试3如何学习算法3.1如何才能学好数据结构和算法呢？3.2友情推荐4文末福利1写在

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目录0写在前面1线性降维技术2多维缩放算法推导2.1中心化约束2.2内积矩阵特征值分解3Python实现3.1算法流程3.2可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯

时间复杂度是学习算法的基石，今天我们来聊聊为什么要引入时间复杂度，什么是时间复杂度以及如何去算一个算法的时间复杂度一、刻画算法的运行时间某日，慧能叫来了一尘打算给他补习补习一下基础知识，只见克写了一段非常简单的代码一尘看老师有点生气，开始虚心请教了为了方便讨论，这里我们把每一条语句的执行时间都看做是

文章目录前言一、基本概念二、next数组里的两种情况1.产生两种情况的原因及介绍2.p[j+1]==p[i]时3.p[j+1]！=p[i]时总结前言相信大家在学习kmp算法时，如果会求next了，那么对于kmp算法基本就懂了，可是求解next数组的理解和求解比较困难，那么我今天就来详细的来讲解kmp

目录点云配准基础知识什么是点云配准？点云配准的步骤粗配准精配准 点云配准的经典算法ICP算法NDT算法3DSC算法PFHFPFH完全配准效果对比点云配准基础知识什么是点云配准？        点云配准技术即是通

本文和你一起学习无监督机器学习算法————kmeans算法，并在R中给详细的实现示例和步骤。什么是k-means聚类算法聚类是从数据集中对观测值进行聚类的机器学习方法。它的目标是聚类相似观测值，不同类别之间差异较大。聚类是一种无监督学习方法，因为它仅尝试从数据集中发现结构，而不是预测应变量的值。下面

目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利

资料链接：http://www.jb51.net/article/54947.htmC语言实现的快速幂取模算法，是比较常见的算法。分享给大家供大家参考之用。具体如下：首先，所谓的快速幂，实际上是快速幂取模的缩写，简单的说，就是快速的求一个幂式的模(余)。在程序设计过程中，经常要去求一些大数对于某个数

文章目录一、算法介绍二、适用问题三、算法总结四、应用场景举例五、SPSS操作六、实际案例七、论文案例片段（待完善）多元回归分析模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解，如果想直接使用请跳转至——四、五视频回顾一、算法介绍回归分析定义：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或

暑假期间小跳出去旅游，沿途用手机记录下了许多美丽景色。回家路上，小跳打开手机想用慢倍速去细细品味自己拍摄的视频，发现视频强烈的卡顿感让其“黯然失色”。失望的小跳想起前段时间在抖音上看到的剪映APP丝滑慢放教程，抱着试一试的态度打开了剪映，几番操作下来，视频发生了质的改变，像是回到了拍摄的那瞬间，把当

机器学习【期末复习总结】——知识点和算法例题（详细整理）1、什么是机器学习，什么是训练集，验证集和测试集？（摘自ML科普系列（一））机器学习：对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断①训练集：作用：估计模型学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要

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目录0写在前面1为什么要降维？2主成分分析原理3PCA与SVD的联系4Python实现0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理

【51CTO.com原创稿件】大家都知道古代皇帝各个都是后宫佳丽三千，而皇帝身上都天然的带着雨露均沾的精神，不想单独的宠爱一人! 图片来自Pexels弱水三千，又怎舍得只取一瓢饮?据传皇帝们晚上睡觉个个都怕冷，因此每晚都需要有人侍寝，那么这么多后宫，该翻谁牌子、怎么分配侍寝名额呢?还别说，

之前的文章介绍了，我可以只使用Numpy来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解，还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。精选的网络架构、合理的超参数，甚至准确的参数初始化，都是其中一部分。本文将关注能够显著影响学习过程速度与预测准确率的决策──优化策略的选择。本文挑

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