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A.分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关。
B.分枝定界法也是一种特征选择的最优算法。
C.分枝定界法是一种自顶向下的方法，没有回溯的过程。
D.分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程。
A.基于类内类间距离的可分性判据的值越小，说明可分离性越好。
B.当各类的协方差矩阵相差很大时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些。
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很小时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些。
A.在不影响分类效果的前提下，特征越少越有利于分类。
B.在分类时，特征越多越有利于分类。
C.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。
D.在特征选择中，有两个很重要的方面，一个是特征的评价准则，另外一个是特征的寻优算法。
A.最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和
B.在最小平方误差判别中可以使用梯度下降法来求解
C.最小平方误差判别方法适用于线性可分与线性不可分的情况
D.最小平方误差判别方法就是寻找使误差长度的平方和最大的权值
A.寻优算法
B.参数的类型
C.准则函数的形式
D.判别函数的类型
最新试题
下面关于超平面的说法中正确的是（）。
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。
一个数据集能生成多种决策树。
fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。
测试集的样本数量越多，对分类器错误率的估计就越准确。
分级聚类又叫层次聚类，需要构建聚类树。
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。
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。
下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是（）。
顺序后退法（SBS）是从0个特征开始，每次从已经入选的特征中剔除一个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大，是一种特征选择的最优算法。