构建一个用于训练1000个80维数据的神经网络，输入层的神经元个数为（）

8.问答题 某城市细胞识别中两类先验概率分别为：正常状态：P（ω₁）=0.9；异常状态：P（ω₂）=0.1。一系列观察值为x的待观察细胞：

P（x▏ω₁）P（x▏ω₂）类条件概率分布正态分布分别为（-2，0.25）（2，4）。决策表为λ₁₁=0，λ₁₂=6，λ₂₁=1，λ₂₂=0。用最小风险贝叶斯分类器分为1和2两类。

参考答案：

9.问答题已知欧氏三维空间中两类9个训练样本。ω₁：{（-10）^T，（-20）^T，（-21）^T，（-2-1）^T}ω₂：{（11）^T，（20）^T，（1-1）^T，（21）^T，（22）^T}1：用最近邻法编程求样本（0 0）^T的分类，并画出分界线。 2：用k近邻法编程求样本（0 0）^T的分类，取K=5，7，9。

参考答案：

10.问答题编程实现下列样本的fisher法分类：ω₁：{（0 0 0）^T，（1 0 0）^T，（1 0 1）^T，（1 1 0）^T}ω₂：{（0 0 1）^T，（0 1 1）^T，（0 1 0）^T，（1 1 1）^T}

参考答案：