一 实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： . 产生两类样本 . 采用线性分类器生成出两类样本的分类面 . 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果 二 实验环境 内容和方法 环境：windows ，matlab R a 内容：通过实验，对生成的实验数据样本进行分类。 三 实验基本原理 感知器基本原理： .感知器的学习过程是不断改变 ...
2014-05-09 22:33 0 6705 推荐指数：
数据库：MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/编写分类器程序，要求：1）选用课上讲述过的分类器2）使用交叉验证法生成训练集及测试集，并以此为基础评价模型的泛化误差。3）总结影响分类器算法结果的因素。 第一步：利用matlab对MNIST数据进行读取。 ------------------------------------------------ ...
出发点： 当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi )是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。 由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。 （贝叶斯分类规则是基于统计概念的。 如果只有少数模式样本，一般 ...
Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较 ...
Fisher准则函数 Fisher准则的基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 假设有两类样本，分别为$X_1$和$X_2$ 则各类在d维特征空间里的样本均值为： $$M_i ...
1.数据库 Dataset1.txt：328个同学的身高、体重、性别数据（78个女生250个男生） Dataset2.txt：124个同学的数据（40女、84男） Dataset3.t ...
http://baike.baidu.com/view/139822.htm http://baike.baidu.com/link?url=AHp30Rl0sWJZ9EhgknesZ595G0fL ...
目的 用势函数的概念来确定判别函数和划分类别界面。 基本思想 假设要划分属于两种类别ω1和ω2的模式样本，这些样本可看成是分布在n维模式空间中的点xk。 把属于ω1的点比拟为某种能源点，在点上，电位达到峰值。 随着与该点距离的增大，电位分布迅速减小，即把样本xk ...
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