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機器學習 線性分類器

2020-10-30 02:45:09 其他

（1）自己建立隨機的4個類別的2維資料（每類資料產生500個），譬如：
第1類資料x坐標的均值為0，標準差為1，y坐標的均值為0，標準差為1
第2類資料x坐標的均值為1，標準差為1，y坐標的均值為4，標準差為1.5
第3類資料x坐標的均值為8，標準差為2，y坐標的均值為5，標準差為1
第4類資料x坐標的均值為3，標準差為0.5，y坐標的均值為3，標準差為0.5
繪制這幾類資料的散點圖（scatter）

仿照課本貝葉斯方法的代碼，撰寫一個函式，判斷一個2D的點屬于哪類？例如給定點 (1.5, 0.7)  (2.1, 6.1)  (6.5, 7.3)  (3.2, 3.3) 試試你的貝葉斯決策分類如何？并且輸出混淆矩陣（見下面）。

你繪制的圖應該類似如下圖：

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