一：FPS显示FPS值得含义就是Update函数一秒内的执行次数，通过记录一段时间内Update的调用次数，再除以这段时间（秒为单位），就计算出FPS了。该实例继续使用螺旋升天的Cube。创建用于记录和控制的变量：//记录时间段private float accum = 0;//记录Update调用次数private int frames = 0;//FPS...

学习向量量化与K均值算法类似，但是K均值算法是在原数据没有类别标记的情况下，是一种无监督算法，而学习向量量化算法是在数据集类别标签的这些监督信息来辅助聚类。LVQ的目标是学得一组n维原型向量，每个原型向量代表一个聚类簇。计算待分类的数据与原型向量的差异度（欧氏距离），距离最近的原型向量的标签作为该数据的分类标签。LVQ算法过程如下：生成初始的原型向量我采用的是鸢尾花数据集，该数据集...

聚类的目标是使聚类后的各个簇，具有簇内聚合，簇间分离的特点。如何度量簇之间，簇内样本之间的差异度？常用距离计算，最常用的是“闵可夫斯基距离”（Minkowski distance），其与向量范数相对应。K均值算法的优化目标是最大化：簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度即最大化簇内样本的相似度簇均值向量的定义如下：设总样本集，划分为k个簇为，则簇的均值向量定义如下...

一：数据集描述NameData Type Meas. Description------------- ----- -----------SexnominalM, F, and I (infant)Lengthcontinuous mm Lo...

一个神经元即一个感知机模型，由多个神经元相互连接形成的网络，即神经网络。这里我们只讨论单隐层前馈神经网络，其连接形式入下：神经网络模型的待估参数即，每个神经元的阈值，以及神经元之间的连接权重。对于该模型有如下定义：训练集：D={(x1, y1), (x2, y2), ......, (xm, ym)}，x具有d个属性值，y具有k个可能取值则我们的神经网络（单隐层前馈神经网络...

一：数据集描述NameData Type Meas. Description------------- ----- -----------SexnominalM, F, and I (infant)Lengthcontinuous mm Lo...

一个神经元即一个感知机模型，由多个神经元相互连接形成的网络，即神经网络。这里我们只讨论单隐层前馈神经网络，其连接形式入下：神经网络模型的待估参数即，每个神经元的阈值，以及神经元之间的连接权重。对于该模型有如下定义：训练集：D={(x1, y1), (x2, y2), ......, (xm, ym)}，x具有d个属性值，y具有k个可能取值则我们的神经网络（单隐层前馈神经网络...

回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。该技术通常用于预测分析，时间序列模型，特征（变量）之间的因果关系。常用回归技术回归技术的划分主要参考三个度量自变量个数因变量类型回归线形状主要的回归算法如下：Linear Regression线性回归Logistic Regression逻辑回归Polynomial Regression多项式回归Step

我之前写过全连接神经网络的反向传播算法(BP算法)，连接：https://blog.csdn.net/qq_41398808/article/details/90904934这篇文章是在我初学机器学习时写的文章，所以这篇文章是根据西瓜书中的推导过程进行讲述的，权重梯度的计算是针对所有参数逐个推导的，而在现实应用中是逐层递推的。求导过程涉及矩阵求导，请自行查询相关文档一：让我们换个视角...

目标：可视化的登录界面，可实现登录，注册，数据源为SQL server数据库，实现数据库表格内容的读取，写入C#集成开发环境为visual studio2017数据库为SQL server数据库登录界面最终效果如下图：注册界面最终效果如下图：添加按钮事件响应之前，先连接数据库首先在SQL server中新建一个库，以及一个表，SQL语句如下CREATE DATABASE DENGLU;CREAT.