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判断题

BP神经网络只有三层结构,即一个输入层,一个隐含层,一个输出层。

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理论上讲,BP网络可以逼近任何非线性函数。

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人工神经网络虽然具有很多优点,但是无法处理带噪音的数据集。

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用马氏距离也可以衡量样本之间的相似程度。

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决策树既可以用于预测,又可以用于分类。

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类内距离之和或者类间距离之和这两种方式都可以作为聚类准则。

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分段线性判别函数用于线性分类器。

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最小风险率贝叶斯分类中的“最小风险率”指的是当误判时的损失最小。

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在解决实际问题时,最小错误率贝叶斯分类比最小风险率贝叶斯分类效果要好。

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贝叶斯分类器可以对类别数未知的数据样本进行分类。

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