感知器算法是一种用于二进制分类的监督学习算法，可以预测数字向量所表示的输入是否属于特定的类。在机器学习的术语中，分类被认为是监督学习的实例，即，其中可观测得到正确识别的训练集，可将之用于训练学习。在训练过程中，发现可能是因为由 make_classification 生成的数据集太理想，在学习率固定为 0.01 ，通过随机梯度下降进行 1个 epoch 的训练，即可得到非常好的效果，事实上，在 e

Gazebo的模型下载。

kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。其算法思想大致为：先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。第 0 簇，标

Linux系统中安装WPS

当求导的函数比较复杂，可以利用MATLAB中diff语句进行求解导数。注：matlab中可以使用指令syms x定义一个符号变量x，符号变量可以进行算术运算、积分、求导等操作。1、（一阶导数）syms x>> diff(x^sin(x))ans =x^(sin(x) - 1)*sin(x) + x^sin(x)*cos(x)*log(x)2、（四阶导数）syms a x>>