判断题理论上,RBF网络能够逼近任意非线性函数。
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4.判断题用马氏距离也可以衡量样本之间的相似程度。
5.判断题决策树既可以用于预测,又可以用于分类。
7.判断题分段线性判别函数用于线性分类器。
10.判断题贝叶斯分类器可以对类别数未知的数据样本进行分类。
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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。
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分支定界法计算量一定比穷举法小。
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基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。
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下面关于超平面的说法中正确的是()。
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过拟合不会影响分类模型的泛化能力。
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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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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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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。
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