题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运算，例如可计算伪逆矩阵；题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运

对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。（注意讨论算法中参数设置的影响。）

该做作品由南信大11级硕D316集体于2011.12.21凌晨2:40完成，为尊重我们的劳动成果，请遵守如下条例： 1.下载后能给予鼓励性评价。 2.作为样本同时也为保持作品的多样性，本文只提供了第一步的划分结果，并给出了相应的图片和参数，后续划分请参考第一步划分。 最后，316宿舍祝大家期末考试顺利，预祝大家新年愉快！