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判斷題在感知器算法中訓(xùn)練樣本需要經(jīng)過增廣化處理和規(guī)范化處理。

1.判斷題fisher線性判別方法可以將樣本從多維空間投影到一維空間。

2.判斷題多類問題的貝葉斯分類器中判別函數(shù)的數(shù)量與類別數(shù)量是有直接關(guān)系的。

3.判斷題貝葉斯估計中是將未知的參數(shù)本身也看作一個隨機變量，要做的是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)對參數(shù)的分布進行估計。

4.判斷題概率密度函數(shù)的參數(shù)估計需要一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本，樣本越多，參數(shù)估計的結(jié)果越準(zhǔn)確。

5.判斷題參數(shù)估計是已知概率密度的形式，而參數(shù)未知。