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简答题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？

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问答题模式识别系统主要由哪些部分组成？

问答题设X={x1，x2，x3，x4，x5，x6}，标准模型由以下模糊集合表示：

问答题假设两类模式服从如下的正态分布：

问答题设语言L（G）的正样本集R+={101，111}，试推断出余码文法Gc。

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。

问答题已知二维样本：

问答题现有样本集：，试用K-means{C-均值}算法进行聚类分析（类数C=2），初始聚类中心为（0，0）T、（0，1）T。

问答题假设两类模式服从如下的正态分布：求使最大化的一维特征空间的变换矢量。

问答题使用Fisher线性判别方法给出这两类样本的分类面。

问答题用K-L变换求其二维特征空间，并求出其特征空间的坐标轴。

问答题请分析两种结果的异同及原因。

问答题试对该细胞x基于最小风险的贝叶斯决策方法进行分类。

问答题试对该细胞x基于最小错误率的贝叶斯决策方法进行分类。

问答题判断样本x1=1.35，x2=1.45，x3=1.55，x4=1.65各属于哪一类别。

问答题求总错误概率P（e）

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