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用身高体重数据进行性别分类的实验用本组采集的数据作训练样本，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；将分类器应用到训练集上计算训练错误率；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错误率。在分类器设计时尝试采用不同先验概率（比如0.5 对0.5，0.24 对0.76 等），考查对决策和错误率的影响。自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。用题2 中得到的似然比或对数似然比为分类指标，粗略画出ROC 曲线。

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三次样条插值函数边界条件由实际问题对三次样条插值在端点的状态要求给出。以第 1 边界条件为例，用节点处二阶导数表示三次样条插值函数，用追赶法求解相关方程组。通过 Matlab 编制三次样条函数的通用程序，可直接显示各区间段三次样条函数体表达式，计算出已给点插值并显示各区间分段曲线图。