模式识别考试题库_模式识别考试试题_在线考试中心

【判断题】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...

【判断题】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...

【判断题】测试集的样本数量越多，对分类器错误率的估计就越准确。

【判断题】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。

【判断题】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。

【判断题】分级聚类又叫层次聚类，需要构建聚类树。

【判断题】 C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感。

【判断题】过拟合不会影响分类模型的泛化能力。

【判断题】 ID3方法的目的是降低系统信息熵。

【判断题】一个数据集能生成多种决策树。

【判断题】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。

【判断题】 k-近邻法中k的选取一般为偶数。

【判断题】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。

【判断题】隐含层或输出层具有激活函数。

【判断题】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。

【判断题】 fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。

【判断题】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。

【判断题】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...

【判断题】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...

【判断题】参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知。

【判断题】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...

【判断题】当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面。

【判断题】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。

【判断题】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...

【判断题】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。

【判断题】基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。

【多项选择题】下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。

【多项选择题】神经网络的模型受到哪些因素的影响？（）

【多项选择题】下面关于超平面的说法中正确的是（）。

【单项选择题】下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是（）。

【判断题】类间离散度矩阵代表了每一个类的重心到整个样本集的重心之间的距离。

【判断题】特征选择常用的次优算法有顺序前进法，顺序后退法和动态顺序前进法三种。

【判断题】分支定界法计算量一定比穷举法小。

【判断题】动态顺序前进法（l-r）法是按照单步最优的原则从未入选的特征...

【判断题】顺序后退法（SBS）是从0个特征开始，每次从已经入选的特征中...

【判断题】顺序前进法的缺点是不能剔除已入选的特征，无法保证全局最优。

【判断题】顺序前进法（SFS）是从零开始，每次从未入选的特征中选择一个...

【判断题】类内类间距离是指各类中各特征向量之间的距离的最大值。

【判断题】常用的类别可分性度量准则函数有基于类内类间距离和基于概率距离...

【判断题】特征提取或特征选择方案的优化，其准则函数都应该与类别可分性呈...

微信快捷登录/注册