一提到密度聚类，脑海中立马就能呈现出一个聚类结果图，不自然的就感觉非常的简单，不就是基于密度的聚类嘛，原理不用看也懂了，但是真的实现起来，仿佛又不知道从哪里开始下手。这时候再仔细回想一下脑海中的密度聚类结果图，好像和K-means聚类的结果图是一样的，那真实的密度聚类是什么样子的呢？看了西瓜书的伪代码后还是没法实现？今天小编就带大家解决一下密度聚类的难点。实现一个神经网络，一定一定要先明白这个网络

C#通过字符串找对应名称的变量、Winform跨容器调用变量、递归遍历XML。C#几个常用的功能

​熬过了上一篇漫长的代码，稍微解开了一丢丢疑惑，使得抽象的BP有一点具体化了，可是还是有好多细节的东西没有讲清楚，比如，为什么要用激活函数？为什么随机梯度下降没有提到？下面我们来一一解开疑惑。首先是为什么要使用激活函数？这要回顾一下我们在学习BP之前学习的感知器模型。它模仿的是人类体内的信号传导的过程，当信号达到一定的阈值时，就可以继续向后传播。那这个感知器模型和BP网络有什么关系呢？在我们所看到