最大似然分类法是基于 的分类误差概率最小的分类方法。A.最小距离准则B.贝叶斯准则C.最大相似性准则D.高斯准则
最大似然分类法是基于 的分类误差概率最小的分类方法。
A.最小距离准则
B.贝叶斯准则
C.最大相似性准则
D.高斯准则
参考答案和解析
贝叶斯准则
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关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
在各类岗位评价方法中,分类法更适用于规模较小、工作复杂性较低、工种较少的中小型企业,是因为()A、分类法复杂,理解难度高,但存在较少的主观性误差B、分类法复杂,理解难度高,且存在较多的主观性误差C、分类法简单,理解难度低,但存在较多的主观性误差D、分类法简单,理解难度低,且存在较少的主观性误差
当使用自然分类法(NaturalBreaksattributeclassification)属性分类方法时:()A、依靠具有相似属性值的要素进行分组,以此形成分类B、分类是由最大值减去最小值,然后除以分类数来决定的。C、自然间隔在均值附件被创建D、每类中的要素数目是相等的
判断题非监督分类常用的方法是K-均值算法和最大似然比法。A对B错