感知器算法-作業(yè)_第1頁
感知器算法-作業(yè)_第2頁
感知器算法-作業(yè)_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)感知器算法 作業(yè)： 圖為二維平面中的4個(gè)點(diǎn)，x1, x21 ，x3，x42 ，設(shè)計(jì)使用感知器算法的線性分類器，步長參數(shù)設(shè)為1. 解：由題知： 所有樣本寫成增廣向量形式，進(jìn)行規(guī)范化處理，屬于的樣本乘以-1 步長c=1，任取第一輪迭代： ，故 ，故，故，故第二輪迭代：，故，故，故，故該輪迭代的分類結(jié)果全部正確，故解向量 相應(yīng)的判別函數(shù)為 function Perceptron%UNTITLED Summary of this function goes here% Detailed explanation goes hereX=-1 0 0 -1;0 1 1 0;1 1 -1 -1;W1=0 0 0;t=0;s=1;while s0 s=0; for i=1:4 if W1*X(:,i) Perceptron迭代次數(shù)為2解向量為W= -1 1 0

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論