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常用激活函数_陈奕琛_七月在线_深度学习与各种迁移学习应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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选择每个分量,并且一个分量的可能性是+1的+1,则公式分子的值的分布是什么(即,每个向量中对应分量的乘积之和) ?当d增大时,向量之间的角度余弦的期望值有什么用呢? 7.2层次聚类 我们首先考虑欧几里得空间中的层次聚类。该算法只能用于相对较小的数据集,即使如此, 我们可以通过认真实施来提高效率。当空间是非欧几里德时,存在与层次聚类相关的其他问题。因此,当簇中没有质心或平均点时,我们考虑“类群”以及表示簇的方式。 7.2.1欧氏空间中的层次聚类 任何分层聚类算法的工作原理如下。我们从其自身集群中的每个点开始。随着时间的流逝,将通过组合两个较小的群集来构建较大的群集,我们必须事先决定: 1.如何代表集群? 2.我们将如何选择要合并的两个集群? 3.我们何时将停止组合集群? 一旦我们对这些问题有了答案,该算法就可以简单地描述为: 现在还不是时候停止做 选择最好的两个集群合并;将这两个集群合并为一个集群; 结束; 首先,我们假设空间为欧几里得。这使我们可以通过质心或群集中点的平均值来表示群集。请注意,在一个点的群集中,该点是质心,因此我们可以直接初始化群集。然后,我们
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