99、最小错误率贝叶斯分类器是将样本划分到后验概率最大的类别中。
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参考答案和解析
正确
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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
持有期限为1天，置信度为99%，VaR值为1000万，意味着（）。A、过去一天有1%的投资损失小于1000万B、将来1天有99%的概率最小损失为1000万C、将来1天有1%的概率最大损失为1000万D、将来1天有99%的概率最大损失为1000万
单选题持有期限为1天，置信度为99%，VaR值为1000万，意味着（）。A过去一天有1%的投资损失小于1000万B将来1天有99%的概率最小损失为1000万C将来1天有1%的概率最大损失为1000万D将来1天有99%的概率最大损失为1000万
填空题监督分类的基本过程是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定（），计算（），然后将未知类别的样本值代入（），依据（）对该样本所属的类别进行判定。