“樣本空間”簡單造句，樣本空間造句子

前向網絡利用反向傳播算法訓練多層網絡，使訓練後的網絡較好地擬合樣本空間中各點的函數值。

基於k型區間刪失數據，利用樣本空間排序法給出參數優良的置信下限和計算置信下限的遞推公式。

多層感知機分類器是一種有效的數據分類方法，但其分類*能受訓練樣本空間的限制。

討論了樣本空間有不同劃分時全概公式和貝葉斯公式的應用方法，給出了樣本空間有兩種劃分時全概公式和貝葉斯公式的*。

在古典概型問題中引入了n次隨機試驗，n維樣本點，n維隨機事件和n維樣本空間等概念，對解決古典概型的應用問題提供了相應的數學模型。

針對線*判別分析的小樣本空間問題，提出了一種基於類向量的融合全局和局部特徵的人臉識別算法。

本文提出一種改進的遺傳算法，利用改進的遺傳算法搜索樣本空間，將得到的訓練集的近似最優代表*子集作為訓練集去分類評估集。