判斷題貝葉斯估計(jì)中是將未知的參數(shù)本身也看作一個(gè)隨機(jī)變量，要做的是根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)的分布進(jìn)行估計(jì)。
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在感知器算法中訓(xùn)練樣本需要經(jīng)過(guò)增廣化處理和規(guī)范化處理。
題型：判斷題
C均值聚類算法對(duì)噪聲和孤立點(diǎn)不敏感。
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概率密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)需要一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本，樣本越多，參數(shù)估計(jì)的結(jié)果越準(zhǔn)確。
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我們?cè)趯?duì)某一模式x進(jìn)行分類判別決策時(shí)，只需要算出它屬于各類的條件風(fēng)險(xiǎn)就可以進(jìn)行決策了。
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ID3方法的目的是降低系統(tǒng)信息熵。
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順序后退法（SBS）是從0個(gè)特征開(kāi)始，每次從已經(jīng)入選的特征中剔除一個(gè)特征，使得仍保留的特征組合所得到的J值最大，是一種特征選擇的最優(yōu)算法。
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參數(shù)估計(jì)是已知概率密度的形式，而參數(shù)未知。
題型：判斷題
當(dāng)各類的協(xié)方差矩陣相等時(shí)，分類面為超平面，并且與兩類的中心連線垂直。
題型：判斷題
基于數(shù)據(jù)的方法適用于特征和類別關(guān)系不明確的情況。
題型：判斷題