1.神经网络算法的代价函数标记方法神经网络的训练样本有m个每个包含一组输入x和一组输出信号yL表示神经网络层数SIS_ISI​表示每层的神经元个数SlS_lSl​表示输出层的神经元个数SLS_LSL​表示最后一层中处理单元的个数神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类代价函数对比逻辑回归问题中的代价函数和神经网络中代价函数1.在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也

灰色预测灰色系统GM(1,1)模型：Grey ModelGM(1,1)原理介绍呢么，准指数规律的检验？发展系数(-a)与预测情形的探究发展系数越小预测的越精确GM(1,1)模型的评价在使用GM(1,1)模型对未来的数据进行预测时，我们需要先检验GM(1,1)模型原数据的拟合程度一般两种方法：残差检验级比偏差检验使用灰色预测的情况...

一.聚类(Clustering)1.无监督学习非监督学习算法。即要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，为我们找找这个数据的内在结构给定数据。我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构。图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到我圈出的这些点集的算法，就被称为聚类算法。2.K-均值算

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评价类问题举例高考结束，小明在华中科技大学和武汉大学之间做选择首先，选择打分指标及其所占权重：学习氛围，就业前景，男女比例，校园景色随后，根据查资料或者其他途径对两所校园的各个指标进行打分最后根据各个指标及其所占权重进行计算不同方案总分，并且比较即可得出最佳方案总结重点在于完成权重表其中，同颜色单元格和为1，表示针对某一因素所占权重上例引出，评价类问题如何解决？我们评价的目标？我们为了达到该目标有

数学规划模型一、概述1.什么是数学规划？运筹学的一个分支，用来研究在给定条件下(即约束条件)，如何按照某一衡量指标（目标函数）来寻求计划、管理工作中的最优方案。即求目标函数在一定约束条件下的极值问题2.数学规划的一般形式min(or max)Z=f(x)s.t gi(x)<=0,i=1,2,…,m (不等式约束)约束条件，也可能等式约束、整数约束…x:决策变量（一般多个自变量）f(x)：目标

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