判断题在模式识别中,模式表示的是一类事物的代表,模式类则是某一事物的具体体现。
名词解释什么是模式; 模式名词解释定义是什么?
问答题随机生成20个样本,每个样本有3个特征,使用C均值法将样本分为2类。
问答题某城市细胞识别中两类先验概率分别为:正常状态:P(ω1)=0.9;异常状态:P(ω2)=0.1。一系列观察值为x的待观察细胞: P(x▏ω1)P(x▏ω2)类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.25)(2,4)。决策表为λ11=0,λ12=6,λ21=1,λ22=0。用最小风险贝叶斯分类器分为1和2两类。
问答题已知欧氏三维空间中两类9个训练样本。ω1:{(-10)T,(-20)T,(-21)T,(-2-1)T}ω2:{(11)T,(20)T,(1-1)T,(21)T,(22)T}1:用最近邻法编程求样本(0 0)T的分类,并画出分界线。 2:用k近邻法编程求样本(0 0)T的分类,取K=5,7,9。
问答题编程实现下列样本的fisher法分类: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}
问答题已知四个训练样本 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。
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。
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。
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}
问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?
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。