模式识别线性分类器实验——MSE

上传者: 36879493 | 上传时间: 2021-06-30 22:35:53 | 文件大小: 759KB | 文件类型: ZIP
含实验报告。 采用最小平方误差判别(MSE),对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。 在线性不可分的情况下,不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是,希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目,通常采用搜索算法求解。

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