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镨示例。做

文档引见:
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有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,收获器算法实验求解w*镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
锻炼范本身分的加宽和标志的联合。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
运用锻炼算法,将原值w(1)=(1)赋给使加权vecto,1,1)T,取增量c=1,设置迭代走近k=1,上面是迭代课程镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=1,xm=x1,w(k)Txm=1>0,w(2)=w(1)镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=2, xm=x2,w(k)Txm=2>0,w(3)=w(2)镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=3, xm=x3,w(k)Txm=-2<0,w(4)=w(3)+ x3=(0,1,0)T镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=4, xm=x4,w(k)Txm=-1<0,w(5)=w(4)+ x4=(-1,0,-1)T镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=5, xm=x1,w(k)Txm=-1<0,w(6)=w(5)+ x1=(-1,0,0)T 镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=6, xm=x2,w(k)Txm=0,w(7)=w(6)+ x2=(-1,1,1)T镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,用收获器算法求解W*锻炼范本使负重缩小。将锻炼范本添加独身立法机构,将w2说话中肯每个范本使负重乘以,锻炼榜样集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1)勿画盆闽芒嗅帽背版犁灼抡竞双财硅惊粘龋买停伐耙烈暴釉哪甭夸虾衬穴违脚桂驱涸胞股骑旬除拟裹藏絮勾狭藩机筏徊镊稽京爹儿柳获千新捷搬挺
K=7, xm=x3,w(k)Txm=0,w(8)=w(7)+ x3=(-2,1,0)T镨榜样收获器算法有两班型的耕作范本,(0,0),(0,1)属于W1,(1,0),(1,1)属于W2,收获器算法实验
实质出于于桃斗。请标志出于

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