文件名称：PRML_homework
文件大小：3.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 00:18:22
Python
-模式识别与机器学习作业 N1 设以下模式类别具有正态概率密度函数：ω1：{（0 0）T，（2 0）T，（2 2）T，（0 2）T}ω2：{（4 4）T，（6 4 ）T，（6 6）T，（4 6）T}（1）设P（ω1）= P（ω2）= 1/2，求这两种类型之间的贝叶斯判别界面的方程式。 2）绘出判别界面。 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。（可选例题或上述作业题为分类模式） N2 １。用ω1：{（0 0 0）T，（1 0 0）T，（1 0 1）T，（1 1 0）T}ω2：{（0 0 1）T，（0 1 1）T，（0 1 0）T，（1 1 1）T} 2.编写上述问题的感知器算法程序。 N3 ω1：{（0 0 0）T，（1 0 0）T，（1 0 1）T，（1 1 0 ）T}ω2：{（0 0 1）T，（0 1 1）T，（0 1 0）T，（1 1 1）T}-尝试不同的初始值-尝试不同的迭代顺序
【文件预览】：
PRML_homework-master
----支持向量机.md(14KB)
----mid_exam()
--------2019年回归分析期中考试数据.csv(467KB)
--------测试集.CSV(2KB)
--------Rplot.pdf(6KB)
--------预测结果.csv(3KB)
--------测试集.xlsx(12KB)
--------2019年回归分析期中考试试题.pdf(127KB)
--------回归分析期中作业-线性模型.md(29KB)
--------2019年回归分析期中考试数据.xls(1.11MB)
--------mid_test.RData(2.79MB)
--------mid_exam.Rproj(218B)
--------2019年期中考试数据说明.xlsx(16KB)
----N5.py(3KB)
----N2.py(824B)
----README.md(981B)
----N1.py(1002B)