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【简答题】

用多类感知器算法求下列模式的判别函数：ω1：（-1 -1）T，ω2：（0 0）T，ω3：（1 1）T

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第2题

[简答题] 一个三类问题，其判别函数如下：d1（x）=-x1，d2（x）=x1+x2-1，d3（x）=x1-x2-1设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。

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第3题

[简答题] 用感知器算法求下列模式分类的解向量w：ω1：{（0 0 0）T，（1 0 0）T，（1 0 1）T，（1 1 0）T} ω2：{（0 0 1）T，（0 1 1）T，（0 1 0）T，（1 1 1）T}

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第4题

[简答题] 写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。

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第5题

[简答题] 一个三类问题，其判别函数如下：d1（x）=-x1，d2（x）=x1+x2-1，d3（x）=x1-x2-1设为多类情况2，并使：d12（x）=d1（x），d13（x）=d2（x），d23（x）=d3（x）。绘出其判别界面和多类情况2的区域。

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第6题

[简答题] 用二次埃尔米特多项式的势函数算法求解以下模式的分类问题：ω1：{（0 1）T，（0 -1）T} ω2：{（1 0）T，（-1 0）T}

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第7题

[简答题] 已知两个一维模式类别的类概率密度函数为：求0-1代价Bayes判决函数

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第8题

[简答题] 两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。）

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第9题

[简答题] 用LMSE算法求下列模式的解向量：ω1：{（0 0 0）T，（1 0 0）T，（1 0 1）T，（1 1 0）T} ω2：{（0 0 1）T，（0 1 1）T，（0 1 0）T，（1 1 1）T}

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