问答题X 纠错

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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问答题

设有如下三类模式样本集ω1，ω2和ω3，其先验概率相等，求Sw和Sbω1：{（1 0）T，（2 0）T，（1 1）T} ω2：{（-1 0）T，（0 1）T，（-1 1）T} ω3：{（-1 -1）T，（0 -1）T，（0 -2）T}

参考答案：由于三类样本集的先验概率相等，则概率均为 1/3。多类情况的类内散度矩阵，可写成各类的类内散布矩阵的先验概率的...
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怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布？

参考答案：假设各属性独立，P（x|ωi）=P（x1，x2， …，xn |&omega...
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模式识别系统主要由哪些部分组成？

参考答案：信息获取，预处理，特征提取与选择，分类决策，后处理。
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设X={x1，x2，x3，x4，x5，x6}，标准模型由以下模糊集合表示：

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假设两类模式服从如下的正态分布：

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设语言L（G）的正样本集R+={101，111}，试推断出余码文法Gc。

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问答题

两类样本的均值矢量分别为m1=（4，2）T和m2=（-4，-2）T，协方差矩阵分别为：，两类的先验概率相等，试求一维特征提取矩阵。

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总的类内散布阵可以算得：

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问答题

已知二维样本：

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