
PRML_作业题解
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简介:
PRML_作业题解提供了关于模式识别与机器学习(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)课程习题的详细解答和解析,旨在帮助学生深入理解和掌握相关理论知识及应用技巧。
模式识别与机器学习作业N1
假设两个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}
条件是P(ω1) = P(ω2) = 1/2,请求出这两种类型之间的贝叶斯判别界面的方程式,并绘出该界面。另外,请编写一个程序用于两类正态分布模式的贝叶斯分类。
作业N2
使用以下数据进行操作:
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}
编写上述问题的感知器算法程序。
作业N3
使用以下数据进行操作:
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}
尝试不同的初始值和迭代顺序。
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