判断题模板匹配算法对车牌数字和手写数字的识别结果精度一样。
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1.判断题特征降维的方法包括特征选择和特征提取。
2.判断题特征的维度可以无限增加。
3.判断题识别的基础是认知,识别的本质是分类。
10.判断题训练错误率并不能准确反映分类器性能的好坏。
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隐含层或输出层具有激活函数。
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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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神经网络的模型受到哪些因素的影响?()
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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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下面关于超平面的说法中正确的是()。
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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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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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