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文档简介

第1次课堂作业 什么是最小错误率决策 什么是最小风险决策 如果错识不可避免 那么你是否怀疑你所看到的 听到的 嗅到的到底是真是的 还是虚假的 如果不是 那么你依靠的是什么呢 用学术语言该如何表示 简要回答 第2次课堂作业 1 正态分布概率下采用最小错误率贝叶斯决策 满足什么条件时 分类边界是线性函数 2 什么是参数估计 什么是非参数估计 分别举例解释 第4次课堂作业 对比两种方法 回答 1 你怎样理解极大似然估计 2 你怎样理解贝叶斯估计基本思想 答案 1 极大似然估计 已经得到试验结果的情况下 寻找使这个结果出现的可能性最大的那个数值作为 的估计 2 贝叶斯估计基本思想 已知参数 的概率密度函数 根据样本的观测值 基于贝叶斯决策来估计参数 第4次课堂作业 简要比较极大似然估计 贝叶斯估计和贝叶斯学习三种方法之间的区别已知条件是什么 估计目标是什么 具体方法是什么 EM算法的理解 第5次课堂作业 1 线性分类器的分界面是什么曲线 2 在两维空间存在一条不过原点的直线 ax1 bx2 c 0 采用增广向量形式 那么 在增加一维的三维空间中 TY 0表示的是 它的方程表示为 不用向量的方程 3 设五维空间的线性方程为55x1 68x2 32x3 16x4 26x5 10 0 试求出其权向量与样本向量点积的表达式WTX w0 0中的W X和w0 以及增广样本向量形式中 TY的 与Y 4 线性分类器设计步骤是什么 第7次课堂作业 1 线性分类器的分界面是超平面 线性分类器设计步骤是什么 2 Fisher线性判别函数是研究这类判别函数中最有影响的方法之一 请简述它的准则 3 感知器的准则函数是什么 它通过什么方法得到最优解 1 按需要确定一准则函数J 确定准则函数J达到极值时W 及W 0的具体数值 从而确定判别函数 完成分类器设计 2 Fisher准则就是要找到一个最合适的投影轴 使两类样本在该轴上投影的交迭部分最少 从而使分类效果为最佳3 训练样本的错分最小梯度下降和迭代法 第7次课堂作业 画出前馈人工神经网络结构 说明你对人工神经网络的理解 简述误差反向传递算法课后思考如果让你编写程序实现用神经网络解决异或问题 你准备采取哪些步骤来完成该问题 选择什么开发语言 如何显示结果等 第8次课堂作业 谈谈对期望风险 经验风险的理解 判断人工神经网络和支持向量机分别最小化哪一种风险 简述支持向量机的基本思想 课堂作业9 1 简述最近邻的决策规则2 简述k 最近邻的决策规则3 比较最近邻决策和最小错误率贝叶斯决策的错误率 答案 1 简述最近邻的决策规则将与测试样本最近邻样本的类别作为决策的方法称为最近邻法2 简述k 最近邻的决策规则找测试样本的k个最近样本作决策依据的方法3 比较最近邻决策和最小错误率贝叶斯决策的错误率 第10次课堂作业 为什么要特征空间优化 特征空间优化的基本方法有哪两种 简述PCA变换的基本思想 课堂作业11 什么
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