在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learning vector quantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
1. 向量量化
向量量化的思路是，将高维输入空间分成若干不同的区域，对每个区域确定一个中心向量作为聚类的中心，与其处于同一区域的...
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2015-08-15 13:31:45
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题意：输入多边形的n个顶点，现在假设在第一二个顶点连线的中点有一个照相机，这个相机的视角与这条边的夹角是45度，求阴影的面积和多边形总面积的比值。
分析：纯粹的几何题，会用向量求面积、交点、判断点在不在两点之间就行了。熟能生巧。
代码：
#include
#include
#include
#include
#define eps 1e-10
using namespace std;
con...
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2015-08-13 20:17:34
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建议16：元素数量可变的情况下不应使用数组在C#中，数组一旦被创建，长度就不能改变。如果我们需要一个动态且可变长度的集合，就应该使用ArrayList或List来创建。 而数组本身，尤其是一维数组，在遇到要求高效率的算法时，则会专门被优化以提升其效率。一维数组也成为向量，其性能是最佳的，在IL中使用...
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2015-08-13 19:33:07
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注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
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2015-08-13 14:24:48
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继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源码剖析，最后得到了一系列特征点，每个特征点对应一个128维向量。假如现在有两副图片都已经提取到特征点，现在要做的就是匹配上相似的特征点。
相似性查询有两种基本方式：1.范围查询：即给点查询点和查询阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的点。
2.K近邻查询：给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询...
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2015-08-13 12:26:46
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题意：
给出一系列的点，要求寻找最多4个点，使得组成一个面积最大的多边形
思路：
很显然只有两种情况，要么是三角形，要么是四边形
首先不难想到的是，先要把最外面的点都找出来，其实就是找凸包
但是并没有做过凸包，那么怎么办？
我们知道，ab与ac向量相乘得到ab*ac>=0的情况下，可以知道所有符合这个条件的，都固定在顺时针，那么我们可以通过这个，来求得所有外层的点
得到这些点...
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2015-08-13 01:14:40
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上一篇中已经介绍了SIFT原理点击打开链接，最后得到了一系列特征点，每个特征点对应一个128维向量。假如现在有两副图片都已经提取到特征点，现在要做的就是匹配上相似的特征点。
相似性查询有两种基本方式：1.范围查询：即给点查询点和查询阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的点。...
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2015-08-12 23:39:22
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问题如何求一个三维的正交变换，它把已知向量 (a,b,c)T(a,b,c)^T (a2+b2+c2=1)(a^2+b^2+c^2=1) 变换为 (0,0,1)T(0,0,1)^T？
解答这样的正交变换不是唯一的。因为有太多种可能。
我比较感兴趣的是两种：旋转 和 反射。反射垂直于 OAZOAZ 所在平面，并且等分∠AOZ\angle AOZ的平面作为镜面时的反射满足条件。首先确定这个平面。令为π...
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2015-08-12 19:25:00
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当A是一个列向量时候，返回一个最大值，在此不在赘述。当Amxn是一个矩阵的时候，有以下几种情况：① C = max(max(A))，返回矩阵最大值② D = max(A,[],1)，返回每一行的最大值，即mx1的行向量③ E = max(A,[],2)，返回每一列的最大值，即1xm的列向量④ ...
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2015-08-12 13:14:57
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vector容器是数组的一个泛化推广，不仅可以像数组那样进行元素的随机访问，还可以在容器的尾端插入新元素，实现了Random Access Container和Back Insertion Sequence概念。vector具有自动的内存管理功能，对于元素的插入和删除，能够动态调整占用的内存空间。创建vector对象有多种方式
(1) vector(constA&a=A())
创建一个空的vec...
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2015-08-12 11:40:31
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