实例介绍
【实例简介】
1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样 本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据 dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己 确定。 2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征 进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分 类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错 误率。（自行决定采用什么先验概率。） 3． 将样本和两次作业中得到的多个分类面画到由身高和体重组成的二维平面 上，尝
【实例截图】
【核心代码】
03bfa1d2-f46c-4ab0-94df-6839b4e19027
└── 模式识别第二次作业
├── problemset2_1028.pdf
└── 代码
├── dataset1.txt
├── dataset2.txt
├── Minimum_error_rate_Bayes_for_second.m
├── Minimum_error_rate_Bayes_Hyperplane.m
├── Minimum_risk_Bayes_Hyperplane.m
├── myBayes.m
├── mydata.txt
├── my_liner_result.txt
├── my_min_error_result.txt
├── my_RBF_result.txt
├── mySVM.m
├── SVM_Hyperplane.m
├── teacher_liner_result.txt
├── teacher_min_error_result.txt
└── teacher_RBF_result.txt
2 directories, 16 files
1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样 本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据 dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己 确定。 2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征 进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分 类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错 误率。（自行决定采用什么先验概率。） 3． 将样本和两次作业中得到的多个分类面画到由身高和体重组成的二维平面 上，尝
【实例截图】
【核心代码】
03bfa1d2-f46c-4ab0-94df-6839b4e19027
└── 模式识别第二次作业
├── problemset2_1028.pdf
└── 代码
├── dataset1.txt
├── dataset2.txt
├── Minimum_error_rate_Bayes_for_second.m
├── Minimum_error_rate_Bayes_Hyperplane.m
├── Minimum_risk_Bayes_Hyperplane.m
├── myBayes.m
├── mydata.txt
├── my_liner_result.txt
├── my_min_error_result.txt
├── my_RBF_result.txt
├── mySVM.m
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