判断题经典逻辑无法处理不完整及模糊数据。
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9.判断题实现模糊聚类的关键是建立模糊相似矩阵。
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参数估计是已知概率密度的形式,而参数未知。
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隐含层或输出层具有激活函数。
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k-近邻法中k的选取一般为偶数。
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下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是()。
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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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fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。
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在感知器算法中训练样本需要经过增广化处理和规范化处理。
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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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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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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。
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