最大后验概率准则是（）。A．若f0(r) ＞ f1(r) 则判为0；若f0(r) ＜f1(r) 则判为1B．若f0(r) ＜ f1(r) 则判为0；若f0(r)＞f1(r) 则判为1C．若fr(0) ＞ fr(1) 则判为0；若fr(0) ＜ fr(1) 则判为1D．若fr(0) ＜ fr(1) 则判为0；若fr(0) ＞ fr(1) 则判为1

最大后验概率准则是（）。

A．若f0(r) ＞ f1(r) 则判为0；若f0(r) ＜f1(r) 则判为1

B．若f0(r) ＜ f1(r) 则判为0；若f0(r)＞f1(r) 则判为1

C．若fr(0) ＞ fr(1) 则判为0；若fr(0) ＜ fr(1) 则判为1

D．若fr(0) ＜ fr(1) 则判为0；若fr(0) ＞ fr(1) 则判为1

参考答案和解析
若fr(0) ＞ fr(1) 则判为0；若fr(0) ＜ fr(1) 则判为1

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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
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