判断题在贝叶斯学习的过程中,训练样本数量越多,估计值越接近与真实值。
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1.单项选择题下列表达中不能影响贝叶斯估计结果的是()
A.损失函数的形式
B.样本的数量
C.待估计参数的后验概率
D.数据的线性变换
3.判断题贝叶斯分类器中只有一个判别函数。
7.单项选择题基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式,下列不能表达其决策规则的是()
A.后验概率
B.似然比
C.类条件概率
D.先验概率
8.单项选择题下面关于基于最小风险的贝叶斯决策的描述中,错误的是()
A.最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失
B.最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例
C.最小风险的贝叶斯决策当中,决策的数量和样本类别的数量一定是相等的
D.条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失
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顺序前进法的缺点是不能剔除已入选的特征,无法保证全局最优。
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在监督模式识别中,分类器的形式越复杂,对未知样本的分类精度就越高。
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下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是()。
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动态顺序前进法(l-r)法是按照单步最优的原则从未入选的特征中选择l个特征,再从已入选的特征中剔除r个特征,使得仍保留的特征组合所得到的J值最大。
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利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。
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