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起止时间:2021-09-04到2021-12-01
更新状态:每周周末更新
作业第一章 模式识别概论 第一章 习题
1、 1. 试简述样本，模式和模式类等概念间的关系.2. 试简述模式识别系统的主要组成部分.3. 在UCI数据库中下载一组数据（低于4维），· 计算数据的各种统计描述；求和， 均值，最小值， 最大值，平方根，标准差方差，协方差；按特征作出盒图，散点图和直方图 .
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作业第二章 贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论章节作业
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1、 第二章 贝叶斯决策理论 章节上机作业
评分规则: 按要求完成，作业完成需要有过程解释和计算结果。
2、 第二章 贝叶斯决策理论 章节上机作业
评分规则: 按要求完成，作业完成需要有过程解释和计算结果
第二章 贝叶斯决策理论 贝叶斯决策分析单元测试
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1、 以下哪个是贝叶斯公式？
A:
B:
C:
D:
答案:
2、 要用贝叶斯决策进行分类时的要求时，需要各类别总体的概率分布是已知的吗？
A:需要
B:不需要
C:视情况而定
D:不确定
答案: 需要
3、 两类问题的正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策，当每类的协方差矩阵相等时，对应的分类面为
A:两类均值的垂直平分面
B:线性分类面
C:二次分类面
D:都有可能
答案: 线性分类面
4、 要用贝叶斯决策方法进行分类时，需要决策分类的类别数是一定的吗？
A:需要
B:不需要
C:都有可能
D:无法确定
答案: 需要
5、 下列选项中，可直接用来对模式进行分类的准则函数的是
A:决策准则
B:距离函数
C:判别函数
D:聚类准则函数
答案: 判别函数
6、 下列选项中，可直接用来对模式进行分类的准则函数的是
A:似然函数
B:距离函数
C:判别函数
D:聚类准则函数
答案: 判别函数
作业第三章 概率密度函数的估计 概率密度函数估计-Parsen窗函数法
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1、 
评分规则: 2道题目可二选一，完成题目要求，要求过程描述清晰，作图部分能够将密度函数绘制清晰美观，并附有分析结果。
2、 
评分规则: 完成题目要求，要求能够将密度函数绘制清晰美观，并附有分析结果。
作业第六章 近邻法 近邻法作业
1、 一、对生成数据集进行最近邻分类1. 按照两类均值和协方差矩阵分别为[0 0];[0.3 0;0 0.4] 和[1.25 1.25]; [0.3 0;0 0.4]分别生成容量为400 和 4000 的两类数据（训练和测试比例自定），利用5NN进行分类并计算准确率2. 实现上述样本快速近邻法或剪辑近邻法，计算分类准确率，K的值可以自己选择二、对手写数据集进行最近邻分类
评分规则: 要求有方法简介，实验过程说明，实验结果，付代码。
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