神经网络的模型受到哪些因素的影响？（）

k-近邻法中k的选取一般为偶数。

顺序后退法（SBS）是从0个特征开始，每次从已经入选的特征中剔除一个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大，是一种特征选择的最优算法。

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。

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。

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。

理想的判据应该对特征具有单调性，加入新的特征不会使判据减小。

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。

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。

隐含层或输出层具有激活函数。