som kohonen學習演算法
演算法的步驟：
1.初始化，對輸出層的各個神經元賦予隨機的小的初始值，並進行歸一化處理，得到w^j,j = 1,2,…,m,建立優勝領域nj*(0);學習率learn_rate初始化；
2.對輸入的資料進行歸一化處理，得到x^p,j = 1,2,…,p,總共由p個資料；
3.尋找獲勝的神經元：從xp與所有wj的內積中找到最大j∗；
4.定義優勝鄰域nj∗(t)以j∗為中心確定t時刻的權值調整域，一般初始鄰域nj∗(0)較大，訓練時nj∗(t)隨訓練時間逐漸收縮；
5.調整權重，對優勝鄰域nj∗(t)內的所有神經元調整權重： wij(t+1)=wij(t)+η(t,n)[xpi−wij(t)]i=1,2,…,nj∈nj∗(t)
6.結束檢查，檢視學習率是否減小到0，或者以小於閾值。
Manacher演算法 學習總結
求乙個序列的最大回文子串，我們需要需要用到manacher演算法。其作用在於能夠在o n 的時間內求出最長回文子串，同時也能夠求出回文子串的個數。且時間效率高，十分簡潔。我們知道，回文子串分為奇數回文子串和偶數回文子串。由於兩種情況的處理較為麻煩，我們可以考慮在期間插入字元在簡化問題。例如例子 ab...
排序演算法學習總結
一.氣泡排序 簡單來說就是兩兩比較，把大的數換到後面，小的數換到前面，一輪比較後，最大的數就排到了最後面，總共要比較n 1輪，氣泡排序是一種穩定排序演算法，即使兩個數相等，也不會破壞它們原有位置。二.快速排序 簡單來說就是選定乙個基準值，一般選取最後乙個數為基準值，然後定義兩個引數start，end...
K 臨近演算法學習總結
1演算法簡介 按照距離遞增次序排序 選取與當前點距離最小的k個點 確定前k個點所在類別的出現頻率 返回前k個點所出現頻率最高的類別作為當前點的 分類 import numpy as np import operator def createdataset 四組二維特徵 group np.array ...