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。
多项选择题下列关于最小风险的贝叶斯决策的说法中正确的有()
A.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B.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C.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D.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
多项选择题下列属于监督模式识别的是()
A.车牌识别B.图像分割C.人脸识别D.字符识别