1 .建立索引过程随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点，执行聚类数为2的kmeans过程，最终产生收敛后两个聚类中心点。这两个聚类中心点之间连一条线段（灰色短线），建立一条垂直于这条灰线，并且通过灰线中心点的线（黑色粗线）。这条黑色粗线把数据空间分成两部分。在多维空间的话，这条黑色粗线可以看成等距垂直超平面.
在划分的子空间内进行不停的递归迭
01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种
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2023-08-16 14:18:48
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一、概念 算法分析关心的是基于所使用的计算资源比较算法。 即我们总是希望用更少的计算资源得到同样的结果，而这里的计算资源有空间上的使用、时间上的使用、代码可读性等。二、大O记法 对于一个函数，其时间函数可以估计为其基本语句的执行次数，参数
# ANN算法实现：用PyTorch构建神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经网络结构的计算模型。它能够有效地进行模式识别、分类和回归等任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 PyTorch 库实现一个简单的神经网络，帮助你掌握 ANN 的基本概念和实现方法。
## 1. 什么是人工神经网络？
人工神经网络由
原创
2024-10-12 06:46:24
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最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到。现在回忆起来，大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩（Andrew也
Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分。如图所示，图中灰色线是连接两个点，超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上迭代进行划分。依此类推，直到每个集合最多剩余k个点，下图是一个k = 10 的情况。相应的完整二叉树结构：随机投影森林。一个思想依据是：在原空
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2024-07-02 22:59:36
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实现Python ANN的步骤如下：
**流程图：**
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[导入库和加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[构建ANN模型]
D --> E[模型编译]
E --> F[模型训练]
F --> G[模型评估]
G --> H[模型预测]
```
**步骤解析：**
1. 数据准备：首先需要准备要用于训练的数据
原创
2023-12-18 09:33:14
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1.使用A*算法核心目的：在地图上，从起点到终点，寻找一条代价最小的路径。2.核心公式：F=G+HF:节点移动的总代价（可以理解为当前节点从起点到终点的距离）G:起点到目标节点的代价（起点到目标节点走过的距离）H：当前目标节点到终点的预估代价，忽略障碍的最小距离。在计算H代价时，使用曼哈顿算法及设当前节点坐标位置为（x1，y1），终点为（x2，y2），H=|x1-x2|+|y1+y2|。3.算法设
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2024-01-12 08:50:44
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HNSW&NSG-基于图的ANN近邻搜索ANN近邻搜索有KDTree，HNSW，NSG，PQ，IVF-PQ等等，依次介绍ANN的各个算法 文章目录HNSW&NSG-基于图的ANN近邻搜索基于图的向量搜索的朴素想法缺点：NSW算法是？二、跳表三、HNSW优点：NSG-淘宝优点：总结 基于空间切分的向量检索算法的缺点： 空间切分类算法的劣势。所有类似的哈希或者树结构的方法都免不了对空间
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2023-08-25 09:53:34
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ANN的方法分为三大类：基于树的方法、哈希方法、矢量量化方法。brute-force搜索的方式是在全空间进行搜索，为了加快查找的速度，几乎所有的ANN方法都是通过对全空间分割，将其分割成很多小的子空间，在搜索的时候，通过某种方式，快速锁定在某一（几）子空间，然后在该（几个）子空间里做遍历。1、基于树的方法1.1 kd树1.2 AnnoyAnnoy是一个以树为数据结构的近似最近邻搜索库，并
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2023-07-24 15:48:52
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什么是人工神经网络及其算法实现方式人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，
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2023-07-07 18:20:20
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There should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it. 一种解释型，面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。诞生于1989年圣诞节由Guido在阿姆斯特丹开发，名称来自天空马戏团，中文为蟒蛇(标志就是一蓝、一黄两条蟒蛇缠绕在一起)。（脚本语言 or 高阶动态编程语言） 1
# 使用人工神经网络（ANN）进行回归分析的Python指南
在数据科学和机器学习的领域，人工神经网络（ANN）是一种非常流行的回归分析工具。对于刚入行的小白来说，了解如何使用Python实现ANN回归是一个重要的技能。本文将详细介绍这一过程，包括所需的步骤和示例代码。
## 整体流程
我们可以将使用ANN进行回归分析的过程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 使用人工神经网络（ANN）
人工神经网络（ANN）是机器学习中的一种强大工具，模仿人脑处理信息的方式。它们被广泛用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等各个领域。本文将介绍如何在 Python 中使用 ANN，并提供代码示例。
## 什么是人工神经网络？
人工神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元（节点）构成，每个神经元接收来自上一层的信号，
原创
2024-10-24 04:02:34
113阅读
感谢中国人民大学的胡鹤老师，课程理论实践结合，讲得很好~神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用。人工神经网络（ANN）的发展经历的了几次高潮低谷，如今，随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化，我们迎来了又一次的ANN雄起时代，以深度学习为首的人工神经网络，又一次走入人们的视野。感知机模型perceptron不再处理离散情况，而是连续的数值，学习时权值在变化，从而记忆存储
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2023-07-25 22:25:49
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最近人工神经网络期末期末小作业需要浅浅地写一下自己对BP网络的理解（比较基础型的），希望能对大家有所帮助。(由于文档复制过来有的公式变形，有的被加上水印，导致公式看不清或者看不懂的，可以私信我或留言，我把原文档分享给你们)1.人工神经网络（ANN）概述1.1人工神经网络(ANN)的定义：人工神经网络ANN，简称神经网络，是指由大量的 处理单元（神经元）互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构
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2024-01-24 22:02:07
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-02-19 18:58:15
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我自己的关于人工神经网络的理解机器学习是人工智能的一个分支，可以通过专门的算法来时机器识别数据的模式和趋势，并成功进行预测和分类；人工神经网络是机器学习中的一个概念；人工神经元模型人工神经元就是受自然神经元静息和动作电位的产生机制启发而建立的一个运算模型。神经元通过位于细胞膜或树突上的突触接受信号。当接受到的信号足够大时（超过某个门限值），神经元被激活然后通过轴突发射信号，发射的信号也许被另一个突
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2023-07-03 20:42:04
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# Python ANN代码实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Python中的ANN（人工神经网络）。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建ANN模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
|
原创
2023-07-14 04:59:17
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# 如何实现 Python 的人工神经网络（ANN）
人工神经网络（ANN）是一种强大的机器学习工具，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。对于初学者而言，理解和实现ANN可能看起来比较复杂，但实际上只需分解为若干个步骤便可轻松完成。本文将详细讲述如何用Python实现一个基本的ANN，并提供简单示例代码。
## 实现流程
以下是实现ANN的整体流程：
| 步骤 | 操作
