判斷題概率密度函數(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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在總的樣本集不是很大的情況下，可以采用交叉驗(yàn)證法來(lái)較好的估計(jì)分類器性能。
題型：判斷題
概率密度函數(shù)的估計(jì)的本質(zhì)是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)概率密度函數(shù)的形式和參數(shù)。
題型：判斷題
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。
題型：判斷題
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型受到哪些因素的影響？（）
題型：多項(xiàng)選擇題
在進(jìn)行交叉驗(yàn)證時(shí)，一般讓臨時(shí)訓(xùn)練集較大，臨時(shí)測(cè)試集較小，這樣得到的錯(cuò)誤率估計(jì)就更接近用全部樣本作為訓(xùn)練樣本時(shí)的錯(cuò)誤率。
題型：判斷題
特征提取不僅可以降低特征空間的維度，還可以消除特征之間的相關(guān)性。
題型：判斷題
C均值聚類算法對(duì)噪聲和孤立點(diǎn)不敏感。
題型：判斷題
在監(jiān)督模式識(shí)別中，分類器的形式越復(fù)雜，對(duì)未知樣本的分類精度就越高。
題型：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。
題型：判斷題
動(dòng)態(tài)順序前進(jìn)法（l-r）法是按照單步最優(yōu)的原則從未入選的特征中選擇l個(gè)特征，再?gòu)囊讶脒x的特征中剔除r個(gè)特征，使得仍保留的特征組合所得到的J值最大。
題型：判斷題