小糖块的博客

算法简介摘录1.聚类算法(1) K均值聚类算法 K 均值聚类算法又称为K-means 聚类，是聚类算法中最简单的一种了。聚类的样本中仅仅只有特征，但没有类别标签，K-means 聚类算法就是要将样本聚类成几个簇。它首先要初始化一组聚类中心，对于每一个样例，计算其应该属于的类，对于每一个类，重新计算新的聚类中心，不断迭代这个过程，直到新的聚类中心和上一代的聚类中心的差小于一个很小的正数，或者是达

在MATLAB中使用libSVM的方法libsvm库下载：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/详解：http://www.matlabsky.com/thread-11925-1-1.html安装libsvm方法，参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7370177先

一直以来，知道神经网络是干什么的，但每次都卡在反向传播不知道怎么做那里。看到一个网站，把网站上的算法全部都笔算了一遍，反向传播的原理真的就用到了求导的链式法则而已。网站很详细，照着算了一遍https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

来自： 姚新的报告总结（南方科技大学教授）一、动机    给定一个分类问题，大多数的机器学习方法都会做出如下的假设：         >每一个类具有相同的误分类代价；         > 不同类的数据分布式平衡的；        > 算法的目标是最大化分类的准确率（Accuracy）。     然而，许多实际应用场景的数据每个类别都是不平衡分布的。Accuracy的结果会更