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判断题

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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贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量,要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。

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概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本,样本越多,参数估计的结果越准确。

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参数估计是已知概率密度的形式,而参数未知。

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概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。

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当各类的协方差矩阵不等时,决策面是超二次曲面。

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