问答题试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法,以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
2.单项选择题Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在()中进行。
A. 二维空间
B. 一维空间
C. N-1维空间
3.多项选择题聚类分析算法属于();判别域代数界面方程法属于() 。
A. 无监督分类
B. 有监督分类
C. 统计模式识别方法
D. 句法模式识别方法
4.多项选择题马式距离具有()。
A.平移不变性
B.旋转不变性
C.尺度缩放不变性
D.不受量纲影响的特性
5.多项选择题欧式距离具有()
A.平移不变性
B.旋转不变性
C.尺度缩放不变性
D.不受量纲影响的特性
6.多项选择题如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度,则影响聚类算法结果的主要因素有()。
A.已知类别样本质量
B.分类准则
C.特征选取
D.量纲
7.单项选择题散度是根据()构造的可分性判据。
A. 先验概率
B. 后验概率
C. 类概率密度
D. 信息熵
E. 几何距离
8.多项选择题在统计模式分类问题中,当先验概率未知时,可以使用()。
A. 最小损失准则
B. 最小最大损失准则
C. 最小误判概率准则
D. N-P判决
9.多项选择题影响基本K-均值算法的主要因素有()。
A. 样本输入顺序
B. 模式相似性测度
C. 聚类准则
D. 初始类中心的选取
10.多项选择题模式识别中,马式距离较之于欧式距离的优点是()。
A. 平移不变性
B. 旋转不变性
C. 尺度不变性
D. 考虑了模式的分布
最新试题
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。
题型:判断题
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。
题型:判断题
利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。
题型:判断题
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。
题型:判断题
剪辑近邻法去除的是远离分类边界,对于最后的决策没有贡献的样本。
题型:判断题
ID3方法的目的是降低系统信息熵。
题型:判断题
下面关于超平面的说法中正确的是()。
题型:多项选择题
多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的。
题型:判断题
参数估计是已知概率密度的形式,而参数未知。
题型:判断题
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。
题型:判断题