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。
题型:判断题
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。
题型:判断题
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。
题型:判断题
神经网络的模型受到哪些因素的影响?()
题型:多项选择题
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。
题型:判断题
基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。
题型:判断题
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。
题型:判断题
贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量,要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。
题型:判断题
测试集的样本数量越多,对分类器错误率的估计就越准确。
题型:判断题
理想的判据应该对特征具有单调性,加入新的特征不会使判据减小。
题型:判断题