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位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的() 后验概率 先验概率 类概率密度 类概率密度与先验概率的乘积 ...
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在统计模式识分类问题中,当先验概率未知时,可以使用()? 最小损失准则 N-P判决 最小最大损失准则 最小误判概率准则 ...
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以下()属于线性分类器最佳准则? 感知准则函数 贝叶斯分类 支持向量机 Fisher准则 ...
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Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:() 各类别的先验概率P(C)是相等的 以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 P(X|C)是高斯分布 ...
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是() 2x+y=4 x+2y=5 x-2y=-3 2x-y=0 ...
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在()情况下,用分支定界法做特征选择计算量相对较少? 选用的可分性判据J具有可加性 选用的可分性判据J对特征数目单调不减 样本较多 ...
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以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有() 1)混合高斯模型 2)条件随机场模型 3)区分度训练 4)隐马尔科夫模型 2,3 3,4 1,4 1,2 ...
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基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()? 计算量小 可以判别问题是否线性可分 其解完全适用于非线性可分的情况 其解的适应性更好 ...
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已知两个一维模式类别的类概率密度函数为: 先验概率P(1)=0.6,P(2)=0.4,则样本{x1=1.35,x2=1.45,x3=1.55,x4=1.65}各属于哪一类别? X4 ∈ w2 X3 ∈ w1 X2 ∈ w1 X1 ∈ w1 ...
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下面哪些是基于核的机器学习算法?() Expectation Maximization Radlal Basis Function Linear Discrimimate Analysis Support Vector Machine ...
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