感知器准则算法实验 例样
在实际问题中，人们可以不去估计概率密度，而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法，最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数，模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类。
文件下载
评论信息
-
-
-
lolis1999 :还不错，写大作业时用了一下，可以直接运行。2016-08-27 -
其他资源
- ABB的GSD文件
- agilent_34970LabVIEW驱动程序
- RSA加密解密 MFC C++
- TVP-VAR模型的MATLAB代码
- c#在线考试系统(全部源码加说明)
- 数字基带传输系统的matlab仿真实现
- 图书管理系统ssh
- aspose-words-15.8.0-jdk16.jar
- 计算机视觉中的多视图几何--第一版 中文pdf
- 滴水逆向培训高级班
- 天然气压缩因子计算的软件
- en_core_web_sm-2.0.0.tar.gz
- 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST
- 织梦高端大气动态加载独立手机织梦模板
- 商品保质期管理.xlsm
- IEC 60086-5-2016（Edition 4.0） 原电池 --第5部分：水电解液电池的安全性 -- 完整英文版（77页）
- 【源码】理解粒子群优化的MATLAB演示动画 及 PPT.rar
- 上海泗博Modbus转BACnet IP网关BAM-360在制药行业的应用.pdf
- org.json_0.0.0
- 可以用VS编译的pde版本
- 基于89C51单片机的智能超声波流量检测系统的研制.PDF
- Smartadmin v1.8.4 响应式后台模板 bootstrap
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明