机器学习-杨鸿宇-作业第二次课后题

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第二次课后题

一、假设有一个二分类问题，样本集如下。类别 1：



 

 

 



 

 



 

类别 2：

 

 

 

 

 

 

，初始权重向量为

(1) 2

 

 

 

 



 

，学习率





，

请使用感知机准则进行 4次迭代，给出每次迭代完成时的权重向量。

二、在一个二维空间中，有两类样本，分别是类别 A和类别 B。类别

A的样本均值为



 

 

 

，类别 B的样本均值为



 

 

 

，两类样本的

类内离散度矩阵为

2 0

0 2

 

 

 

。

1. 请使用 Fisher 判别分析找到最优的投影方向 w。

2. 计算投影方向的单位方向向量，并计算两类样本的均值向量投影

到该方向上的结果，最后计算出两类样本投影后的类间离散度。

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摘要：

第二次课后题一、假设有一个二分类问题，样本集如下。类别1：112x,213x,类别2：312x,422x，初始权重向量为0(1)21α，学习率1，请使用感知机准则进行4次迭代，给出每次迭代完成时的权重向量。二、在一个二维空间中，有两类样本，分别是类别A和类别B。类别A的样本均值为23A，类别B的样本均值为57B，两类样本的类内离散度矩阵为2002WS。1.请使用Fisher判别分析找到最优的投影方向w。2.计算投影方向的单位方向向量，并计算两类样本的均值向量投...

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