当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面。

下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是（）。

剪辑近邻法去除的是远离分类边界，对于最后的决策没有贡献的样本。

隐含层或输出层具有激活函数。

神经网络的模型受到哪些因素的影响？（）

类间离散度矩阵代表了每一个类的重心到整个样本集的重心之间的距离。

在进行交叉验证时，一般让临时训练集较大，临时测试集较小，这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。

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。

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。

测试集的样本数量越多，对分类器错误率的估计就越准确。