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1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己确定。2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错误率。（自行决定采用什么先验概率。）3． 将样本和两次作业中得到的多个分类面画到由身高和体重组成的二维平面上，尝

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【实例简介】这套国际知名教材中译本系列所选书目的范围，限于信息技术和电气工程学科所属各专业的技术基础课和主要专业课，教材原版本除了选自《国际知名大学原版教材—信息技术学科与电气工程学科系列》外，还将精选其他具有较大影响的国外知名的相关领域教材或教学参考书，教材内容适用于作为我国普通高等院校相应课程的教材或主要教学参考书。 阵列信号处理是近30年以来迅速发展的一个领域，在雷达、声纳、通信、电子对抗、地震信号处理、语音信号处理、射电天文等领域得到广泛应用，并逐渐成为众多应用领域中的核心技术和主要发展方向??如雷达中的相控阵技术、通信中的智能天线阵列技术、电子对抗中的超分辨率测向技术以及语音信号处理中的麦克风阵列技术等。 本书内容非常丰富，既包含了经典的阵列设计和空时随机过程分析的理论。也包含了近十年来在自适应阵列处理领域内自适应波束形成、波达方向估计(DOA)和空间谱估计方面的各种新的理论、算法和技术。作者结合多年的教学和撰写教材的经验，在内容选材上做到结构完整，脉络清晰。作者在每一章后面都为读者精心提供了很多习题。这些习题一方面可以帮助读者加强对基本概念的理解，另一方面也可以帮助读者开拓视野，了解相关问题的进一步研究方向。 中译本由清华大学资深研究人员及教师担任翻译工作。

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