单项选择题X 纠错

A.聚类中心的选择
B.待分类模式样本的排列顺序
C.阈值T的大小
D.样本分布的几何性质
E.分类准则函数的选取

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判断题

极大似然估计是把待估计的参数看作不确定的未知量,根据训练样本集的数据求取该未知参数的最优估计值。

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类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。

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类条件概率可以通过参数估计和非参数估计进行估计。

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多元正态概率分布下的最小错误率贝叶斯决策的决策面方程是gi(x)-gj(x)=0。

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贝叶斯分类主要应用于处理确定统计分类。

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非参数估计是在知道或者假设类条件概率密度的分布形式的基础上,直接用样本集中所包含的信息来估计样本的概率分布情况。

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快速k近邻算法和压缩近邻法改进了k近邻算法存在的计算量过大和存储量过大两个问题。

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极大似然估计是把估计的所有样本作为结果,把概率分布的参数作为条件,最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。

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最近邻分类器的错误率比最小错误率贝叶斯分类器的错误率低。

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