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RSS订阅原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第七章 (1-5已完结)
《机器学习》周志华课后习题答案——第七章 (1-5已完结)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第七章 (1-5已完结)1.试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率.2.试证明:条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器.3.试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器,并以西瓜数据集3.0为训练集,对p.151“测1”样本进行判别.4.实践中使用式(7.15)决定分类类别时,若数据的维数非常高,则概率连乘II=1 P(xi | c)的结果通常会非常接近于0从
2021-11-25 10:21:24
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第六章 (1-7已完结)
《机器学习》周志华课后习题答案——第六章 (1-2已完结)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第六章 (1-2已完结)1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w, b)的距离为式(6.2).2.试使用LIBSVM,在西瓜数据集3.0a上分别用线性核和高斯核训练一个SVM,并比较其支持向量的差别.3.选择两个UCI数据集,分别用线性核和高斯核训练-一个SVM,并与BP神经网络和C4.5决策树进行实验比较.4.试讨论线性判别分析与线性核支持向量机在何种条件下等价.5.试述高斯核SVM与RBF神经网络之间的
2021-11-25 09:43:30
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第八章 (1-2已完结)
《机器学习》周志华课后习题答案-——第五章 (1-2已完结)提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录《机器学习》周志华课后习题答案-——第五章 (1-2已完结)一、如图所示二、如图所示一、如图所示二、如图所示...
2021-11-24 21:53:38
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第四章 (1-5已完结)
《机器学习》周志华课后习题答案一第四章 (1-5已完结)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案一第四章 (1-5已完结)一、试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致(即训练误差为 0)的决策树.二、试析使用“最小训练误差”作为决策树划分选择准则的缺陷.三、试编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法,并为表4.3中数据生成一棵决策树.四、试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,为表4.2中数据生成预剪枝、后剪枝决策树,并与未剪枝决策树进行比较.五、试编程实
2021-11-24 21:23:10
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)
《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)一、试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑偏置项b.二、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的.三、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.四、选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留--法所估计出的对率回归的错误率.五、编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集3.0a上的结果.六、线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理
2021-11-24 18:23:52
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（1-4题已完结）
《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（更新中）文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（更新中）一、数据集包含1000个样本,其中500个正例、500 个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式.二、数据集包含100个样本,其中正、反例各占一半,假定学习算法所产生的模型是将*新样本预测为训练样本*数较多的类别(训练样本数相同时进行随机猜测)，试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果.三、若学习器A的 F1值比学习器
2021-11-18 11:27:57
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第一章（1-3题完结）
《机器学习》周志华课后习题答案——第一章文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第一章一、表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间二、与使用单个合取式来进行假设表示对比……（题目看图）一、表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间对于这个题，网上流传的答案版本空间大概有7种甚至9种，依愚愚解，我认为只有4种。因为最终是要得出“某个”西瓜是“好瓜”的结论，故只有四种。二、与使用单个合取式来进行假设表示对比……（题目看图）（部分引用自https:/
2021-11-09 20:16:39
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原创 《机器学习》周志华课后习题答案——第五章（1-7已完结）
第五章课后习题答案文章目录第五章课后习题答案一、试述将线性函数f(x) = wTx用作神经元激活函数的缺陷？二、试述使用图5.2(b)激活函数的神经元与对率回归的联系三、对于图5.7中的Vih,试推导出BP算法中的更新公式(5.13).一、试述将线性函数f(x) = wTx用作神经元激活函数的缺陷？使用线性函数作为激活函数时，因为在单元层和隐藏层，其单元值仍是输入值X的线性组合。若输出层也用线性函数作为激活函数，达不到“激活”与“筛选”的目的，这样相当于整个的线性回归。二、试述使用图5.2(b
2021-11-01 21:38:57
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原创 关于C++vector容器内使用reserve函数预留能否被覆盖的问题
#include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>using namespace std;using namespace cv;int main(){ vector<int> a; a.reserve(4);//预留四个位置出来，此处预留的内存空间的大小，而非尺寸 cou
2021-07-11 15:30:15
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原创 2021Robomaster能量机关识别算法
2021Robomaster能量机关识别算法未完待续2021/6/17文章目录2021Robomaster能量机关识别算法前言一、代码目录二、核心代码解释OpenCV.cpprun.cppclear.cppenergy_finder.cppget_polar_angle.cpptool.cppget_predict_point.cpp三、注意事项四、待办五、实验数据前言VS2019+opencv420+win10一、代码目录addtion.h 定义结构体，便于传输数据CameraA
2021-06-17 23:10:17
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空空如也
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