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)。
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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
一個(gè)數(shù)據(jù)集能生成多種決策樹。
題型:判斷題
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩類問題進(jìn)行分類時(shí),可以用一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
題型:判斷題
下面關(guān)于貝葉斯分類器的說(shuō)法中錯(cuò)誤的是()。
題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題
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
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
過擬合不會(huì)影響分類模型的泛化能力。
題型:判斷題
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。
題型:判斷題
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