习题222.(1).(1).(1).P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x|w_1)P(w_1)=0.25\times0.8=0.2P(x∣w1​)P(w1​)=0.25×0.8=0.2P(x∣w2)P(w2)=0.6×0.2=0.12P(x|w_2)P(w_2)=0.6\times0.2=0.12P(x∣w2​)P(w2​)=0.6×0.2=0.12根据基于最小错误率的Baye

作业3 用K-means进行聚类实验题目说明基于VOCVOCVOC数据集中600600600张图像的边界框标注，利用聚类算法获得对该数据集上的锚框。为简化数据，每个边界框只给出长和宽，因此只需要在二维空间进行聚类分析。请使用K-means算法实现聚类。0x01 实验内容使用K-means进行聚类实验：假设K=3，分别在不同（大于两次）初始聚类中心情况下进行聚类，观察聚类收敛后聚类中心的情况。聚类结

课本 46页 第4题4.给定正样本x1=(2,3)Tx_1=(2,3)^Tx1​=(2,3)T,x2=(3,3)Tx_2=(3,3)^Tx2​=(3,3)T,负样本x3=(0,1)Tx_3=(0,1)^Tx3​=(0,1)T。试用感知器准则进行分类。解：迭代过程：已知y1=1,y2=1,y3=−1y_1=1,y_2=1,y_3=-1y1​=1,y2​=1,y3​=−1.选学习率η=1\eta=1η