四川大学模式识别与机器学习课程平时作业

内容

（1）监督学习

• 随机产生两类样本，并将其分为测试集和训练集。
• 分别使用感知器、支持向量机 (SVM) 和前馈神经网络求判别函数。
• 编写程序运行，输出判别函数，并绘制分类结果图表。

（2）无监督学习

• 利用已知的100个样本（用两个高斯分布随机生成），每个样本包含两个特征（取值范围在0-10）。
• 使用C均值算法和DBSCAN算法进行分类，编程实现并绘制聚类结果图。

安装依赖

• Python 依赖库：numpy、matplotlib、scikit-learn 可通过清华镜像源安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy