下面关于分段线性判别函数的说法中错误的是（）

单项选择题‍下面关于最小平方误差判别的说法中错误的是（）

A.最小平方误差判别方法既适用于线性可分的情况，也适用于线性不可分的情况。
B.最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和。
C.梯度下降法求解使误差长度的平方和最小的权值时不需要赋初值。
D.梯度下降法和伪逆法都可以求解使误差长度的平方和最小的权值。

单项选择题​在基于样本直接设计分类器时，不属于分类器设计三要素的是（）

A.参数的类型
B.准则函数的形式
C.寻优算法
D.判别函数的类型

单项选择题下面关于正态分布的贝叶斯决策中描述错误的是（）

A.正态分布概率密度函数的两个主要参数是均值和方差
B.当各类的协方差矩阵相等并且是对角阵时，各类样本落入以均值为中心，同样大小的超球体内
C.当各类的协方差矩阵相等并且是对角阵时，判别函数本质上是一个线性判别函数
D.当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直

单项选择题下列属于非监督识别的是（）

A.车牌识别
B.汉字识别
C.人脸识别
D.CT图像的分割

多项选择题‎下面关于分支定界法的说法中正确的是（）

A.分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关。
B.分枝定界法也是一种特征选择的最优算法。
C.分枝定界法是一种自顶向下的方法，没有回溯的过程。
D.分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程。

多项选择题‎下面关于基于类内类间距离的可分性判据的说法中正确的是（）

A.基于类内类间距离的可分性判据的值越小，说明可分离性越好。
B.当各类的协方差矩阵相差很大时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些。
C.基于类内类间距离的可分性判据的值越大，说明可分离性越好。
D.当各类的协方差矩阵相差很小时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些。

多项选择题‍下面关于特征选择与提取的说法中正确的是（）

A.在不影响分类效果的前提下，特征越少越有利于分类。
B.在分类时，特征越多越有利于分类。
C.特征选择不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性。
D.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。

多项选择题​下面关于最小平方误差判别的说法中正确的是（）

A.最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和
B.在最小平方误差判别中可以使用梯度下降法来求解
C.最小平方误差判别方法适用于线性可分与线性不可分的情况
D.最小平方误差判别方法就是寻找使误差长度的平方和最大的权值

多项选择题‎在基于样本直接设计分类器时，属于分类器设计三要素的是（）

A.寻优算法
B.参数的类型
C.准则函数的形式
D.判别函数的类型

多项选择题‍下面关于最大似然估计的说法中正确的是（）

A.在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个随机量。
B.最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。
C.在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。
D.在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。