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  1. 模式识别线性分类器实验——MSE

  2. 含实验报告。 采用最小平方误差判别(MSE),对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。 在线性不可分的情况下,不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是,希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目,通常采用搜索算法求解。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:777216
    • 提供者:qq_36879493