模式识别（山东联盟） 知到智慧树答案2024 z24993

，无期末 ;n倍交叉验证法和留一法都是交叉验证法的具体形式 ;交叉验证法不仅可以估计分类器的错误率，还可以用于分类器参数的选择 ;分枝定界法也是一种特征选择的最优算法 ;分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关 ;分类面的位置是由判别函数的阈值决定的 ;判别函数可以度量样本x到超平面的距离 ;在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量 ;多个感知器可以解决非线性问题的分类 ;多层神经网络由输入层 ;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 ;权向量与超平面垂直 ;神经元是神经网络的基本组成单元 [/]完整 《智慧树》测试答案(精选8篇) 2021知到智慧树题库及答案三篇合集 A传递函数B网络结构C连接权值的学习D样本的数量 A对B错 BBP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成 BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成 B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 B分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关 B分类面的位置是由判别函数的阈值决定的 B多类问题的贝叶斯分类器中包含多个判别函数 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 B神经元是神经网络的基本组成单元 CBP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成 Cn倍交叉验证法和留一法都是交叉验证法的具体形式 C两类问题的贝叶斯分类器中可以只用一个判别函数 C分枝定界法是一种自顶向下的方法，没有回溯的过程 C在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量 C均值算法是基于相似性度量的A对B错 C均值算法需要进行迭代计算A对B错 C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感A对B错 C多层神经网络由输入层 C权向量与超平面垂直 D交叉验证法不仅可以估计分类器的错误率，还可以用于分类器参数的选择 D分枝定界法也是一种特征选择的最优算法 D判别函数可以度量样本x到超平面的距离 D在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是交替进行的 D在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个随机量 D多个感知器可以解决非线性问题的分类 D贝叶斯分类器中的判别函数的形式是唯一的 fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间 ID方法的目的是降低系统信息熵A对B错 k近邻法中k的选取一般为偶数 一个数据集能生成多种决策树A对B错 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 下列关于模式识别的说法中，正确的是A人类在儿童时期的活动中几乎不包含模式识别的活动B模式可以看作对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系C模式识别研究的问题就是如何通过机器实现样本的特征提取D对外界事物进行分类的过程就是特征提取的过程 下面关于BP神经网络的说法错误的是ABP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络 下面关于交叉验证法的说法中正确的是A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 下面关于分支定界法的说法中正确的是A分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程 下面关于最大似然估计的说法中正确的是A在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的 下面关于神经网络的说法中正确的是A单个感知器可以实现线性分类 下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是A相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的 下面关于超平面的说法中正确的是A超平面的法线方向与判别函数的权向量的方向是一致的 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 传递函数;网络结构;连接权值的学习 先剪枝可以有效解决过拟合问题，但是后剪枝不能A对B错 关于监督模式识别与非监督模式识别的描述正确的是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 分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程 分级聚类又叫层次聚类，需要构建聚类树A对B错 分级聚类可以使用多种不同的类间相似性度量A对B错 利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现 剪辑近邻法剪除的是靠近分类面边缘的样本 剪辑近邻法去除的是远离分类边界，对于最后的决策没有贡献的样本 单个感知器可以实现线性分类 单个感知器可以解决非线性问题的分类 单元测试答案 - 智慧树答案大全 压缩近邻法去除的是远离分类边界，对于最后的决策没有贡献的样本 参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知 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 在感知器算法中训练样本需要经过增广化处理和规范化处理 在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的 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A对B错 在模式识别中，神经网络的输入层的神经元的个数与样本的特征数量相关 在监督模式识别中，分类器的形式越复杂，对未知样本的分类精度就越高A对B错 在线性判别函数的表达式中，一般情况下，权向量w的维数和样本的维数是一致的 在解空间中的解向量应该对所有的样本都满足aTyi>的条件 在进行交叉验证时，，一般让临时训练集较大，临时测试集较小，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 均为章节测试 基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况A对B错 基于类内类间距离的可分性判据和概率密度函数的可分性判据都可以有不同的表达形式 多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的 对 对下方是付费阅读内容：本平台商品均为虚拟商品，无法用作二次销售，不支持退换货，请在购买前确认您需要购买的资料准确无误后再购买，望知悉！[]post_id=”″show_buy_btn=”true”]下方为已购买的内容：第十章单元测试 对第七章单元测试 对第九章单元测试 对第五章单元测试 对第八章单元测试 对第六章单元测试 对第四章单元测试 当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面 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 我们在对某一模式x进行分类判别决策时，只需要算出它属于各类的条件风险就可以进行决策了 智慧树知到章节测试答案 智慧树知到答案合集 智慧树答案 智慧树答案 - 知到网课答案 智慧树答案APP 智慧树答案全套免费 智慧树答案公众号免费 智慧树答案大全 - 知到智慧树题库 智慧树答案知到答案-网课答案题库大全 智慧树答案题库 智慧树见面课答案 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;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;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 最新知到智慧树 最新知到智慧树 答案大全 最新知到智慧树答案大全 最新知到网课 劳动教育 智慧树章节测试考试答案 概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数 概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本，样本越多，参数估计的结果越准确 模式可以看作对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系 模式识别（山东联盟） 智慧树章节测试答案 模式识别（山东联盟） 智慧树答案 模式识别（山东联盟） 智慧树网课答案 模式识别（山东联盟） 知到智慧树答案 模式识别（山东联盟） 知到智慧树答案2023 z24993 模式识别（山东联盟） 知到答案 测试集的样本数量越多，对分类器错误率的估计就越准确 熵表示不确定性，熵越小不确定性越大 特征提取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 理想的判据应该对特征具有单调性，加入新的特征不会使判据减小 知到智慧树章节测试网课答案 知到智慧树章节测试网课答案题库 知到智慧树答案 知到智慧树答案大全-知到APP答案 知到智慧树答案题库 知到智慧树网课答案 知到智慧树网课答案题库 知到答案 知到答案 (校内课程) 完整智慧树网课章节测试答案 知到答案免费查询网站 知到答案吧 知到网课答案-知到智慧树答案 知到题库 神经网络的模型受到哪些因素的影响 穷举法是一种基本的特征选择最优算法 第一章单元测试 第十章单元测试 答案 网课小助手 网课小帮手 网课期末答案 网课答案 贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计 贝叶斯分类器中的判别函数的形式是唯一的 购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 超平面的法线方向与判别函数的权向量的方向是一致的 过拟合不会影响分类模型的泛化能力A对B错 近邻法是一种有监督学习A对B错 选择性抽样是根据样本的先验概率来确定检验集数量的抽样方法 错 错第二章单元测试 随机森林算法是基于自举思想的一种决策树改进算法A对B错 隐含层或输出层具有激活函数 隐藏层和输出层组成 需点击上方按钮支付元购买，所有 非监督模式识别对样本的分类结果是唯一的 题库