摘要：第1题 Alice和她的同学Bob通过网上聊天商量明天早晨谁去教室打扫卫生的事，Bob说：“我在桌上放了一枚硬币，你猜一下，是正面朝上还是反面朝上？如果猜对了，我去扫地。如果猜错了，嘿嘿…。” Alice显然不会同意，担心自己不论猜正面还是反面，Bob都说她错了。分析：看到这题，我的第一反应是葛优的“分歧终端机”。(╯▽╰) 最关键是要找到一种方法使得Alice给出她的猜测后Bob不能抵赖。一种参考答案如下：1. Bob与Alice商量选取一个哈希函数hash()，hash()的值域应该尽可能大。2. Bob选择一个大随机数x，计算hash(x)；通过网络告诉Alice hash(x)的值3. 阅读全文

摘要：在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数10.相关系数& 相关距离11.信息熵1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公 阅读全文

摘要：本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2)AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的. 阅读全文