問答題分類與聚類的區(qū)別是什么？
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順序后退法（SBS）是從0個特征開始，每次從已經入選的特征中剔除一個特征，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
過擬合不會影響分類模型的泛化能力。
題型：判斷題
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
隱含層或輸出層具有激活函數(shù)。
題型：判斷題
概率密度函數(shù)的參數(shù)估計需要一定數(shù)量的訓練樣本，樣本越多，參數(shù)估計的結果越準確。
題型：判斷題
當各類的協(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
順序前進法的缺點是不能剔除已入選的特征，無法保證全局最優(yōu)。
題型：判斷題
概率密度函數(shù)的估計的本質是根據(jù)訓練數(shù)據(jù)來估計概率密度函數(shù)的形式和參數(shù)。
題型：判斷題
基于數(shù)據(jù)的方法適用于特征和類別關系不明確的情況。
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)量是有直接關系的。
題型：判斷題