多项选择题X 纠错

A.不受量纲影响的特性
B.平移不变性
C.尺度缩放不变性
D.旋转不变性

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判断题

特征空间是在模式空间的基础上完成特征提取和选择的操作所得。

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判断题

监督学习不区分训练集与测试集,样本没有类别标号。

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判断题

在模式识别中,模式表示的是一类事物的代表,模式类则是某一事物的具体体现。

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问答题

随机生成20个样本,每个样本有3个特征,使用C均值法将样本分为2类。

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问答题

某城市细胞识别中两类先验概率分别为:正常状态:P(ω1)=0.9;异常状态:P(ω2)=0.1。一系列观察值为x的待观察细胞:

P(x▏ω1)P(x▏ω2)类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.25)(2,4)。决策表为λ11=0,λ12=6,λ21=1,λ22=0。用最小风险贝叶斯分类器分为1和2两类。

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问答题

已知欧氏三维空间中两类9个训练样本。ω1:{(-10)T,(-20)T,(-21)T,(-2-1)T2:{(11)T,(20)T,(1-1)T,(21)T,(22)T}1:用最近邻法编程求样本(0 0)T的分类,并画出分界线。 2:用k近邻法编程求样本(0 0)T的分类,取K=5,7,9。

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问答题

编程实现下列样本的fisher法分类:ω1:{(0 0 0)T,(1 0 0)T,(1 0 1)T,(1 1 0)T2:{(0 0 1)T,(0 1 1)T,(0 1 0)T,(1 1 1)T}

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问答题

已知四个训练样本 w1={(0,0),(0,1)}、w2={(1,0),(1,1)}使用感知器固定增量法求判别函数设w0=(1,1,1,1)、ρ=1 要求编写程序,写出判别函数,并打出图表。

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问答题

已知样本集呈现正态分布,采用基于最小错误率的贝叶斯决策方法,编程待定样本x=(2,0)T的类别,并画出分界线。

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问答题

设有如下两类样本集,其出现的概率相等: ω1:{(0 0 0)T,(1 0 0)T,(1 0 1)T,(1 1 0)T} ω2:{(0 0 1)T,(0 1 0)T,(0 1 1)T,(1 1 1)T} 用K-L变换,分别把特征空间维数降到二维和一维。

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