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A.模式识别系统的某些优质算法的性能在任何情况下都会优于其他的算法。
B.在模式识别系统中，不存在与问题领域无关的最优的学习算法或模式识别系统。
C.在模式识别系统中，只有确定了问题的具体类型、先验分布情况、以及其他一些信息，才能确定哪种形式的分类器将提供最好的性能。
D.在监督模式识别系统中，可以用错误率来反映模式识别系统的性能。
A.在总的样本集不是很大的情况下，可以采用交叉验证法来较好的估计分类器性能。
B.n倍交叉验证法和留一法都是交叉验证法的具体形式。
C.在进行交叉验证时，一般让临时训练集较小，临时测试集较大，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。
D.交叉验证法中的测试集过小会带来错误率估计方差大的问题，这个问题可以通过多轮实验的平均得到一定的缓解。
A.分枝定界法也是一种特征选择的最优算法
B.分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程
C.分枝定界法是一种自顶向下的方法，没有回溯的过程
D.分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关
A.特征选择不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性
B.基于类内类间距离的可分性判据是通过计算各类特征向量之间的平均距离来作为评价准则
C.基于类内类间距离的可分性判据的值越大，说明可分离性越好
D.当各类的协方差矩阵相差不大时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些
最新试题
概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。
过拟合不会影响分类模型的泛化能力。
一个数据集能生成多种决策树。
概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本，样本越多，参数估计的结果越准确。
分级聚类又叫层次聚类，需要构建聚类树。
下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。
测试集的样本数量越多，对分类器错误率的估计就越准确。
特征提取不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性。
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。
当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。