填空題在統(tǒng)計(jì)模式分類問題中，聶曼-皮爾遜判決準(zhǔn)則主要用于（）情況；最小最大判別準(zhǔn)則主要用于（）情況。
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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
類間離散度矩陣代表了每一個(gè)類的重心到整個(gè)樣本集的重心之間的距離。
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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)來估計(jì)概率密度函數(shù)的形式和參數(shù)。
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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。
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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。
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一個(gè)數(shù)據(jù)集能生成多種決策樹。
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順序前進(jìn)法的缺點(diǎn)是不能剔除已入選的特征，無法保證全局最優(yōu)。
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩類問題進(jìn)行分類時(shí)，可以用一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。
題型：判斷題
順序后退法（SBS）是從0個(gè)特征開始，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。
題型：判斷題
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