当出现维数灾难时，可以通过增加样本数量来缓解分类器性能下降的问题。

判断题模板匹配算法对车牌数字和手写数字的识别结果精度一样。

判断题特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

判断题特征的维度可以无限增加。

判断题识别的基础是认知，识别的本质是分类。

判断题模式识别技术属于人工智能领域中的决策技术。

判断题人工智能技术包括感知，决策，行动三个方面的技术。

判断题1986年美国认知神经学家Rumelhart等人提出了深度学习。

判断题1995年前苏联统计学家和数学家Vapnik等人提出了支持向量机。

判断题在非监督学习中，可以采用数学上评价聚类性能的指标来帮助人们客观地理解和解释所得的聚类结果。

判断题‎征的提取和选择对分类器的性能也有很大的影响。​

判断题​训练错误率并不能准确反映分类器性能的好坏。‌

单项选择题下面关于模式识别系统的评价的说法中，错误的是（）

A.模式识别系统的某些优质算法的性能在任何情况下都会优于其他的算法。
B.在模式识别系统中，不存在与问题领域无关的最优的学习算法或模式识别系统。
C.在模式识别系统中，只有确定了问题的具体类型、先验分布情况、以及其他一些信息，才能确定哪种形式的分类器将提供最好的性能。
D.在监督模式识别系统中，可以用错误率来反映模式识别系统的性能。

单项选择题下面关于交叉验证的说法，错误的是（）

A.在总的样本集不是很大的情况下，可以采用交叉验证法来较好的估计分类器性能。
B.n倍交叉验证法和留一法都是交叉验证法的具体形式。
C.在进行交叉验证时，一般让临时训练集较小，临时测试集较大，这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。
D.交叉验证法中的测试集过小会带来错误率估计方差大的问题，这个问题可以通过多轮实验的平均得到一定的缓解。

判断题可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据。

判断题在特征选择中，有两个很重要的方面，一个是特征的评价准则，另外一个是特征的寻优算法。