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函数的插值数值计算方法实验数值方法实验

一.试验目的:练习用数值方法计算进行函数插值。 二.实验内容:已知正弦函数表 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9 0.4794 0.6442 0.7833 0.8912 0.9636 0.9975 0.9917` 0.9463 试分别计算 与 的近似值(用线性插值和抛物线

模式识别上机实验3密度的非参数估计

给出密度函数的非参数估计公式,并产生1、16、256和16384个服从一维标准正态分布的样本, 1. 分别就窗宽为 , ,窗函数为高斯函数的情形估计所给样本的密度函数并划出图形。 2. 分别就 时用 近邻方法估计所给样本的密度函数并划出图形。

模式识别实验参数估计及两分类问题matlab

给定2维样本500个，存放在文件“500样本.txt”中，其中前300个是属于第一类的样本，接着200个是属于第二类的样本（第一列为样本的类别）。假设两类样本均来自正态总体，试分别估计其参数，求出决策函数和决策规则并对如下五个未知类别的样本进行分类。

解线性方程组的迭代法数值计算方法实验数值方法实验

一.试验目的：练习用松弛法求解线性方程组.二.实验内容：用松弛法求线方程组:分别取.要求当时迭代终止，并对每个值确定迭代次数（初值取为）

直接法解线性方程组数值方法实验

一.试验目的：练习线性方程组的直接解法。二.实验内容：求解如下三对角线方程组:

直接法解线性方程组数值计算方法实验数值方法实验

一.试验目的：练习线性方程组的直接解法。二.实验内容：求解如下三对角线方程组:实验方法：追赶法

非线性方程求根数值计算方法实验数值方法实验

一.试验目的：练习用数值方法求解给定的非线性方程。二.实验内容：求解人口方程:要求误差小于。

模式识别上机实验5近邻法与剪辑近邻法

Pattern Recognition on Machine Experiment 5: Nearest Neighbor Method and Clip Neighborhood Method

模式识别上机实验4Fisher线性判别及感知器判别

重要的是根据给定的天线长度和机翼长度来识别样本是 Af 还是 Apf。生物学家们区分了两种蠕虫，Af 和 Apf。 l. 格罗纳和 W。 w. 根据天线长度和机翼长度 (1981)，如表数据所示。尝试用 Fisher 的判断和感知准则函数，找到判断函数，识别出最后 5 个样本的类别，画出 20 个样

贝叶斯决策模式识别实验matlab

有一组（20个）待识别的细胞样本，其先验概率为0.8（正常）和0.2（异常）;其观察值相应的类条件概率密度如下，试利用最小错误率贝叶斯决策规则和最小风险贝叶斯决策规则，分别设计一个分类器，对它们进行分类（分为两类，正常和异常），(结果表述格式自己设计，表达清楚每个样本的分类情况即可)。风险损失值：正