参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知。

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。

我们在对某一模式x进行分类判别决策时，只需要算出它属于各类的条件风险就可以进行决策了。

分支定界法计算量一定比穷举法小。

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。

下面关于超平面的说法中正确的是（）。

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。

C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感。

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。

下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。