线性分类器训练的一般思路是()
A.寻找准则函数
B.通过求准则函数的极小值求得最优解
C.寻找分类规则
D.根据分类规则进行分类
A.寻找准则函数
B.通过求准则函数的极小值求得最优解
C.寻找分类规则
D.根据分类规则进行分类
第1题
A.分类器性能提升是匀速的,与是否接近最优结果无关
B.分类器越接近最优解,分类器性能提升越慢
C.分类器错误率高,稍微训练即可大幅提升训练结果
D.其余三种说法都对
第2题
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
第4题
A.它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型
B.分类一个测试样例开销很大
C.最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.可以生产任意形状的决策边界
第5题
A.学习特征
B.分类器建立
C.分类器训练
D.提取特征
第6题
A.Logistic模型涉及因变量是分类变量,但只能是二分变量
B.Logistic模型参数之间的关系是线性的
C.一般的线性回归模型的解释变量既可以是连续变量,又可以是分类变量
D.一般的线性回归模型的解释变量只能是连续变量
E.Logistic模型涉及因变量是分类变量
第8题
A.Logistic模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断
B.Logistic模型对参数的估计采用的方法为普通最小二乘法
C.Logistic模型对参数的估计采用的方法为极大似然估计法
D.Logistic模型要求其自变量均为分类变量
E.Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致