模式识别作业1_线性拟合

w1={(0,0),(0,1)},w2={(1,0),(1,1)}用感知器固定增量法求判别函数。设w1=(1，1，1)PK=1.写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。

批处理感知器算法，线性判别函数，多类分类one-vs-all 技巧，画决策面，编写Ho-Kashyap算法并应用到w1和w3数据上，再应用到w2和w4数据上，指出并分析训练误差。请写一个程序，实现MS

模式识别作业，用LMSE算法进行分类

总共3个代码 代码1:大量独立的随机变量的平均将近似为一高斯分布。 代码2+3:探索经验误差,正态分布,贝叶斯判决边界。

模式识别fisher线性判别

线性判别ldf模式识别

聚类C++实现 文件读取

K-means聚类的MATLAB实现，GUI界面

模式识别作业-贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是

中国科学院大学计算机控制学院模式识别作业答案刘成林向世明王亮