- 机器学习:从公理到算法
- 于剑
- 625字
- 2021-04-05 02:54:48
习题
1.一个归类输入满足样本可分性公理,试证明其充要条件是
2.试证明:如果一个归类输入满足归类公理,则有:
(1)∀k∃i∀j((j≠i)→(uik> ujk));
(2)∀i∃k∀j((j≠i)→(uik> ujk))。
3.试证明:如果一个归类输入满足归类等价公理并且U是一个硬划分,则样本可分性公理与类可分性公理必成立。
4.试证明:如果一个归类输入是非正则的,则∃i∀k∃j((j≠i)∧
5.试证明:如果一个归类输入满足归类公理,则有
(1);
(2);
(3)。
6.试证明:如果一个归类输入满足归类公理,则有
(1);
(2);
(3)。
7.试证明:如果,则样本可分公理成立。
8.试证明:如果归类输入与其对应的归类输出
满足归类等价公理,那么
等价于
。
9.已知,试计算
。其中,X={x1, x2,…,x6},
![](https://epubservercos.yuewen.com/589E71/10150113804150701/epubprivate/OEBPS/Images/image-00008.jpg?sign=1738882553-DtKScuAfpVCKO6NLxvnMXpxth8CFUgXq-0-1b0ec356ad8d2de3fdaf5e43e86b4a9b)
10.令对象集合O可能含有无限个对象,其对应的类集合也可能含有无限对象,集合O中的任意对象o对应类集合
中的一个类
。对象集合O的输入特性集合X,其对应的类集合
的输入类认知表示集合
,对象o的输入特性表示为x,其对应的输入类认知表示为
,对象集合O的输出特性集合Y,其对应的类集合
的输出类认知表示集合
,对象o的输出特性表示为y,其对应的输出类认知表示为
。x属于
的隶属度记为
属于
的隶属度记为
与
的相似度记为
,y与
的相似度记为
,其中
是隶属度函数,满足条件:函数
值增加表示x隶属于
的可能性增加,函数
值减少表示隶属于
的可能性减少。类似地,可以定义隶属度v。如果一个对象o的归类输入
与其对应的归类输出
,那么
等价于