11.1 引言 11.2 单峰子集的分离方法 11.3 类别分离的间接方法 11.4 分级聚类方法 11.5 其他聚类方法简介 11.6 聚类中的问题

6.0 引言 6.1 一致性与一致收敛 6.2 Vapnik-Chervonenkis (VC)理论 6.3 结构风险最小化(Structural RiskMinimization)

8.0 引言 8.1 正则化理论(Regularization Theory) 8.2 Reproducing Kernel Hilbert Space(RKHS) 8.3 正则化网络(Regularization Networks)

5.0 引言 5.1 感知机 5.2 多层感知机 5.3 反向传播算法 5.4 径向基函数网络 5.5 说明

2.0 引言 2.1 基于最小错误率的Bayes决策 2.2 基于最小风险的Bayes决策 2.3 正态分布的最小错误率Bayes决策 2.4 说明

9.0 引言 9.1 分类器组合I 9.2 分类器组合II

3.0 引言 3.1 参数估计 3.2 非参数估计 3.3 说明

7.1 非线性SVM 7.2 SVM技术 7.3 SVM性质 7.4 SVM推广

3、(10分/150分)已知系统的状态转移矩阵为 3e--e-23e--2e-2 中(t)=+4e-2e2+2e请求出()、A 解:根据状态转移矩阵的运算性质有:

实际问题 π―圆周率, 我们十分熟悉的常数