問答題既然有線性判別函數(shù)，為什么還要引進非線性判別函數(shù)？試分析由“線性判別函數(shù)”向“非線性判別函數(shù)”推廣的思想和方法。
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
最新試題
當(dāng)各類的協(xié)方差矩陣相等時，分類面為超平面，并且與兩類的中心連線垂直。
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
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。
題型：判斷題
當(dāng)各類的協(xié)方差矩陣不等時，決策面是超二次曲面。
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
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
類間離散度矩陣代表了每一個類的重心到整個樣本集的重心之間的距離。
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
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
在進行交叉驗證時，一般讓臨時訓(xùn)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(xùn)練樣本時的錯誤率。
題型：判斷題