神经网络的模型受到哪些因素的影响？（）

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。

一个数据集能生成多种决策树。

过拟合不会影响分类模型的泛化能力。

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。

特征选择常用的次优算法有顺序前进法，顺序后退法和动态顺序前进法三种。

概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。

下面关于超平面的说法中正确的是（）。

参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知。

fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。