判断题理论上讲,BP网络可以逼近任何非线性函数。
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2.判断题用马氏距离也可以衡量样本之间的相似程度。
3.判断题决策树既可以用于预测,又可以用于分类。
5.判断题分段线性判别函数用于线性分类器。
9.判断题可用模式识别方法判断啤酒的等级。
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ID3方法的目的是降低系统信息熵。
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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。
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下面关于超平面的说法中正确的是()。
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基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。
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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。
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分级聚类又叫层次聚类,需要构建聚类树。
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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。
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一个数据集能生成多种决策树。
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