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[单选题]

同一个训练集,最近邻分类的错误率不会低于____的错误率。

A.最小错误率贝叶斯分类

B.最小风险贝叶斯分类

C.支持向量机

D.感知器分类

答案
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更多“同一个训练集,最近邻分类的错误率不会低于____的错误率。”相关的问题

第1题

K近邻分类器错误率的下界是最小错误率贝叶斯分类器的错误率。()
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第2题

考虑这么一种情况:一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类,因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择共享最近邻的相似度计算方法。()
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第3题

通常把分类错误的样本数量与分类正确样本数量的比例称为“错误率”。()
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第4题

数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识,目前已有多种数据挖掘方法。如果需
要一个示例数据库(该库中的每个元组都有一个给定的类标识)做训练集时,该方法称为______。

A.特征描述

B.分类分析

C.聚类分析

D.关联规则挖掘

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第5题

有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从

有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()

A.2x+y=4

B.x+2y=5

C.x+2y=3

D.2x-y=0

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第6题

可以用神经网络构建的算法包括()

A.最小二乘法

B.KNN最近邻算法

C.线性回归

D.逻辑回归

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第7题

确定最近邻木株数n的方法有()。

A.固定n

B.固定半径圆

C.基于Voronoi图确定n

D.GIS空间邻近度分析

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第8题

使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验

使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()

A.0%

B.100%

C.0%到100

D.以上都不是

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第9题

边缘矫正是指当进行样地调查时,处在样地边缘的对象木,其最近邻木可能位于样地之外而未调查,为消除这种边缘影响所采用的方法。()
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第10题

学校上体育课的主要目的是帮助所有的孩子变得身体健康。体育课应该直接集小于增氧锻炼,增氧锻炼比集体运动更能促进参与者的健康,并且实际上只有一小部分孩子参加集体运动。 上面的考虑,如果正确,作者将最有效地反对下面哪一项?

A.学校里使用身体训练计划来鼓励学生终身的健康习惯。

B.年轻的小孩参加社区运动队。

C.学校过分依赖于增氧练习计划来帮助所有的孩子变得身体健康。

D.学校大部分体育课用来进行集体运动。

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第11题

同一个集合中的元素都是唯一的,不会存在重复的元素。()
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