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第三章習題答案-展示頁

2025-07-04 02:36本頁面
  

【正文】 ∴為一標量∴∵、設為行向量,如果設為列向量則   而Fisher最佳判別矢量為不考慮標量因子的影響,和完全一致∴當余量矢量時MSE解等價于Fisher解。令k=1/2,求得準則函數(shù)的梯度由梯度下降法,增廣權(quán)矢量的修正迭代公式為:?。剑?,則上述準則下的梯度下降法的迭代公式與感知器訓練算法是一致的。證明:如果模式是線性可分的,則存在判別函數(shù)的最佳權(quán)向量解,利用梯度下降法求解函數(shù)的極小值點,即為。第三章 習題答案一、設一3類問題有如下判決函數(shù)d1(x) = x1d2(x) = x1 +
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