在贝叶斯学习的过程中，训练样本数量越多，估计值越接近与真实值。

单项选择题下列表达中不能影响贝叶斯估计结果的是（）

A.损失函数的形式
B.样本的数量
C.待估计参数的后验概率
D.数据的线性变换

判断题相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的。

判断题贝叶斯分类器中只有一个判别函数。

判断题二分分类器可以看作是计算一个简单的判别函数g（x），并根据结果的符号对x进行分类的机器。

判断题错误率是所有服从同样分布的独立样本上错误概率的平均值。

判断题基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。

单项选择题基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，下列不能表达其决策规则的是（）

A.后验概率
B.似然比
C.类条件概率
D.先验概率

单项选择题下面关于基于最小风险的贝叶斯决策的描述中，错误的是（）

A.最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失
B.最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例
C.最小风险的贝叶斯决策当中，决策的数量和样本类别的数量一定是相等的
D.条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失

判断题在模式识别中，样本的特征构成特征空间，特征数量越多越有利于分类。

判断题若已知特征的情况下，一定可以通过模式识别方法得到特征和类别之间的对应关系。

单项选择题关于监督模式识别与非监督模式识别的描述错误的是（）

A.监督模式识别需要训练样本
B.非监督模式识别对样本的分类结果是唯一的
C.监督模式识别需要设计分类器
D.非监督模式识别是根据样本之间的相似性进行分类的

多项选择题属于模式识别系统的环节是（）

A.预处理与特征生成
B.分类器训练
C.特征降维
D.模式采集
E.分类决策

单项选择题造成维数灾难的原因是（）

A.训练集样本数量不足
B.训练集样本数量过多
C.带标签的样本数量过多
D.带标签的样本数量不足

单项选择题得到特征后一定要进行特征降维吗（）

A.并不是一定要进行特征降维，可以自行分析生成结果，判断是否需要
B.必须要进行，否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行，特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对

单项选择题给定一个样本集但是没有给每一个样本贴上类别标签的学习方式称为（）

A.无监督学习
B.有监督学习
C.深度学习
D.机器学习