线性分类器 (Linear Classifiers)我们看到在一定条件下基于概率或概率密度的分类器设计问题即基于后验概率或类条件概率密度的分类器设计问题或用Bayes决策理论设计的分类器可转化为线性分类器线性分类器的特点是结构简单计算工作量小缺点是在很多情况下分类正确率不够高线性判别函数和决策超平面(Linear Discriminant Functions and Decision Hyperp
1注:l 为线性表a0Loc(a0)k1先定义结构类型再定义变量名struct student{ int num char name[20] char sex int age float score char addr[30]}struct student student1 student2 定义变量表满11Y15链表(Linked List)带头结点的单链表 (
线性分类器的设计郏东耀思路: 首先选定判别函数类和一定的目标(准则),利用样本集确定出函数类中的某些未知参数,使所选的准则最好。 线性分类器的设计线性分类器的设计线性判别函数形式为:g(x)=WTX其中 X= (X1, X2…Xn) n维特征向量 W= (W1, W2 … Wn , Wn+1) n维权向量 通常通过特征抽取可以获得n维特征向量,因此n维权向量是要求解的。 求解权向量的过程就是分类器
第六章 矩陣的特徵值(Eigenvalues)與特徵向量(Eigenvectors) Positive Definite Matrices(正定矩陣) Positive Definite Matrices: First Application: Test for a Minimum Positive Definite Matrices: First Applicat
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章 线性分组码陆以勤2005年3月一线性分组码的一般性定义定义:通过预定的线性运算将k维q元(q为素数幂)信息数组变换成n维(n>k)码数组(称码字)由qk个码字所成的集合称为[nk]线性分组码简称分组码码字用 -1-2 … -k-k-1 … c1 c0)表示码率(传信率信道利用率)R=kn表示信
线性分组码基本概念 生成矩阵和校验矩阵 伴随式与译码 码的纠检错能力与MDC码 完备码与汉明码 扩展码缩短码与删信码 分组码的性能限000110 例 考虑一个(74)码其生成矩阵是: ①对于信息组m=(1011)编出的码字是什么 ②画一个(74)分组码编
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章 最佳线性滤波器最佳线性滤波概述Wiener-Hopf方程及其求解Wiener滤波的性能互补Wiener滤波器设计卡尔曼滤波器的递推算法卡尔曼滤波器的应用最佳线性滤波概述最优估计:在许多实际问题中需要研究随时间变化的随机变量或随机矢量的估计问题即:按照某种最优准则对随时间变化的随机变量或随机矢量作出估计 ——
第十三章 线性相关分析第一节 线性相关的概念 一概念:相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向相关系数没有单位其值为-1 r 1r值为正表示正相关r值为负表示负相关 r绝对值反应两变量间相关关系的密切程度绝对值越大说明相关关系越密切 r的绝对值等于1为完全相关r=0
一非线性模型的线性化 下图表示居民年均消费水平与铅笔销量存在近似对数的关系散点图说明居民年均消费水平越高则铅笔销量就越大但这种增加随着居民消费水平的增加变得越来越缓慢 2.高斯-牛顿(Gauss-Newton)迭代法如果有一个线性模型:
第二章 二阶线性偏微分方程的分类1.把下列方程化为标准形式:(1)解:因为所以该方程是抛物型方程其特征方程为它只有一族实的特征线在这种情况下我们设(或令总之此处是与无关的任一函数当然宜取最简单的函数形式或)方法一:用抛物型方程的标准形式先算出:∴即方法二:应用特征方程作自变量变换求出代入原方程得(2)解:因为所以该方程是双曲型的其特征方程为特征线为和故可令在双曲型方程的标准型式中先算出∴
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