判斷題分支定界法計算量一定比窮舉法小。
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在進行交叉驗證時,一般讓臨時訓練集較大,臨時測試集較小,這樣得到的錯誤率估計就更接近用全部樣本作為訓練樣本時的錯誤率。
題型:判斷題
特征選擇常用的次優(yōu)算法有順序前進法,順序后退法和動態(tài)順序前進法三種。
題型:判斷題
分支定界法計算量一定比窮舉法小。
題型:判斷題
參數(shù)估計是已知概率密度的形式,而參數(shù)未知。
題型:判斷題
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩類問題進行分類時,可以用一個輸出節(jié)點來實現(xiàn)。
題型: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。
題型:判斷題
在監(jiān)督模式識別中,分類器的形式越復(fù)雜,對未知樣本的分類精度就越高。
題型:判斷題
理想的判據(jù)應(yīng)該對特征具有單調(diào)性,加入新的特征不會使判據(jù)減小。
題型:判斷題
動態(tài)順序前進法(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個特征,再從已入選的特征中剔除r個特征,使得仍保留的特征組合所得到的J值最大。
題型:判斷題
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