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判断题

过拟合不会影响分类模型的泛化能力。

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ID3方法的目的是降低系统信息熵。

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一个数据集能生成多种决策树。

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剪辑近邻法去除的是远离分类边界,对于最后的决策没有贡献的样本。

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k-近邻法中k的选取一般为偶数。

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利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。

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隐含层或输出层具有激活函数。

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在感知器算法中训练样本需要经过增广化处理和规范化处理。

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fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。

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多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的。

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