摘要：PNN PNN用来分类 前面部分完全一样，后面是做点LW，是每列一个样本，有几类就会有几行， 每列中有一个1元素其他都是0，1元素所在行表示第几类 所以Lw a1 之后等于每个样本按权a1进行累计，然后对列向量a2( K行）进行compet，compet选择列向量中最大的元素为1，其他设置成0， 输
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摘要：newrbe x->表示向量 1.这个形式的神经网络不需要训练， 2.net模型中会保存全部训练数据即矩阵 IW中，新输入的样本p-> 会跟IW矩阵中的每个样本计算距离， radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a->的元素个数等于训练样本的个数 LW矩阵 的元素个数是
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摘要：using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication3 { class Program { static void Main
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摘要：public class InOrder { public String Title { get; set; } public String EmpNo { get; set; } public List<InOrderItem> Items { get; set; } public decimal
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摘要：注意等号右边，是轴方向，是一维的，那么 由theta 在0-1的取值就是一个线段，这线段的范围是f(x) - f(y) 注意上面的结论前提是强对偶条件成立的情况下得出的。
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