判断题人工神经网络虽然具有很多优点,但是无法处理带噪音的数据集。
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1.判断题用马氏距离也可以衡量样本之间的相似程度。
2.判断题决策树既可以用于预测,又可以用于分类。
4.判断题分段线性判别函数用于线性分类器。
8.判断题可用模式识别方法判断啤酒的等级。
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下面关于超平面的说法中正确的是()。
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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。
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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。
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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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神经网络的模型受到哪些因素的影响?()
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测试集的样本数量越多,对分类器错误率的估计就越准确。
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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。
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下面关于交叉验证法的说法中正确的是()。
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隐含层或输出层具有激活函数。
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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。
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