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第一章 习题
贝叶斯决策理论章节作业
贝叶斯决策分析单元测试
1、【单选题】以下哪个是贝叶斯公式？
A、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/9387EFBE761FFA4CDDE42C723D7955A7.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" style="white-space: normal;" />
B、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/C7AE19744B3F49552F188945A12C9E87.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" style="white-space: normal;" />
C、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/AD75AF7E3C11CA103F4BF69C5295706E.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" style="white-space: normal;" />
D、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/B7F80701C372BEB9BB26FC42C0C8CBDA.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" style="white-space: normal;" />
2、【单选题】要用贝叶斯决策进行分类时的要求时，需要各类别总体的概率分布是已知的吗？
A、需要
B、不需要
C、视情况而定
D、不确定
3、【单选题】两类问题的正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策，当每类的协方差矩阵相等时，对应的分类面为
A、两类均值的垂直平分面
B、线性分类面
C、二次分类面
D、都有可能
4、【单选题】要用贝叶斯决策方法进行分类时，需要决策分类的类别数是一定的吗？
A、需要
B、不需要
C、都有可能
D、无法确定
5、【单选题】下列选项中，可直接用来对模式进行分类的准则函数的是
A、似然函数
B、距离函数
C、判别函数
D、聚类准则函数
概率密度函数估计-Parsen窗函数法
第四章 线性分类器
1、【单选题】训练过程中实际上就是寻找最好参数的过程，而最好的参数往往在准则函数的（）
A、极值点
B、不可导点
C、驻点
D、拐点
2、【单选题】线性分类器中，原点到超平面<img src="http://img2.ph.126.net/Gs-lUnk9h_8REJTTH8-dkA==/1495758026340950840.png" />的距离为
A、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/CC1CA8D8F798080A1F4ACBD383DE5589.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" />
B、<img src="http://edu-image.nosdn.127.net/6F99732B27D942BB61030B3E565EE4AD.png?imageView&thumbnail=890x0&quality=100" style="white-space: normal;" />
C、<img src="http://img1.ph.126.net/FC45Z7lldrRhuGsCGR70dQ==/791507634610838074.png" />
D、<img src="http://img1.ph.126.net/S1G_c0_yJvaIBDHtxrczOA==/1495758026340950875.png" />
3、【单选题】Fisher线性判别中分类直线满足（）
A、 不同类别的点在此直线上的投影不能分开
B、 相同类别的点在此直线上的投影分开
C、 不同类别的样本点在此直线上的投影尽可能的被分开
D、 相同类别的点在此直线上的投影被分开
4、【单选题】感知器准则函数中确定的解向量的过程的思路是()
A、为了不存在错分样本
B、 对错分样本置之不理
C、 对正确分类的样本置之不理
D、 对所有错分样本的求和来表示对错分样本的惩罚
5、【单选题】线性SVM中的最有分类面的权向量是输入样本的线性组合吗？
A、是
B、不是
C、视样本情况而定
D、无法确定
决策树作业
近邻法作业
第五章 非线性分类器
1、【单选题】非线性支持向量机核方法其实是寻找一个（）
A、判别函数
B、核函数
C、距离函数
D、函数准则
2、【单选题】在不是线性可分的情况下，可以用分段线性判别函数和二次函数分开吗？
A、可以
B、不可以
C、视情况而定
D、无法确定
3、【单选题】前馈型神经网络隐藏层可以从零到若干层吗？
A、可以
B、不可以
C、视情况而定
D、无法确定
4、【单选题】分段线性判别函数比一般线性判别函数错误率要（）
A、两者无法比较
B、两者相近
C、大
D、小
5、【单选题】分段线性判别函数是一种特殊的非线性判别函数吗？
A、不是
B、是
C、视情况而定
D、无法确定
特征选择和提取作业
期末考试
1、【单选题】非监督模式识别通常称为（）
A、聚类
B、分类
C、有导师学习
D、有监督学习方法
2、【单选题】Fisher线性判别中分类直线满足（）
A、不同类别的点在此直线上的投影不能分开
B、相同类别的点在此直线上的投影分开
C、不同类别的样本点在此直线上的投影尽可能的被分开
D、相同类别的点在从直线上的投影被分开
3、【单选题】权向量是样本的线性组合吗？
A、是
B、要么是要么不是
C、不是
D、无法确定
4、【单选题】要用贝叶斯进行分类时的要求中，需要决策分类的类别数是一定的吗？需要各类别总体的概率分布是已知的吗？
A、前者需要，后者不需要
B、前者不需要，后者需要
C、两者都需要
D、两者都不需要
5、【单选题】特征个数越多越有利于分类，这种说法正确吗？
A、正确
B、错误
C、视情况而定
D、无法确定
6、【单选题】剪辑近邻法的主要实现的两步是（）
A、划分和混合
B、压缩和分类
C、剪辑和分类
D、迭代和分类
7、【单选题】K-NN近邻决策分类中当K=1时，退化为最近邻法，这种说法正确吗？
A、错误
B、正确
C、无法确定
D、视情况而定
8、【单选题】非线性支持向量机核方法其实是寻找一个（）
A、判别函数
B、核函数
C、距离函数
D、函数准则
9、【单选题】前馈型神经网络隐藏层可以从零到若干层吗？
A、可以
B、不可以
C、无法确定
D、视情况而定
10、【单选题】在不是线性可分的情况下，可以用分段线性判别函数和二次函数分开吗？
A、可以
B、不可以
C、无法确定
D、视情况而定
11、【单选题】一般剪辑K-NN最近邻法在（）情况下效果最好
A、样本数较大
B、样本数较小
C、样本呈链状分布
D、样本呈团状分布
12、【单选题】各类样本可以分开是因为它们位于特征空间中的不同区域，显然这些区域之间距离（），类别可分性就越大。
A、越小
B、越大
C、适中
D、无法确定
13、【单选题】进行模式分类的空间称为（）
A、线性空间
B、非线性空间
C、超几何空间
D、特征空间
14、【单选题】散度越大，说明类和类分布差异（）
A、无明显差异
B、越小
C、越大
D、无法确定
15、【单选题】（）是直接用来对模式进行分类的准则函数
A、决策准则
B、距离函数
C、判别函数
D、聚类准则函数
16、【单选题】物以类聚，人以群分，这些体现了（）的基本思想
A、主成分分析
B、聚类分析
C、概率分类法
D、几何分类法
17、【单选题】若表示样本的观测值时，存在多个特征，则它们构成（）
A、特征点
B、特征提取
C、特征选择
D、特征向量
18、【单选题】感知器准则函数中确定的解向量的过程，思路是（）
A、为了不存在错分样本
B、对正确分类样本置之不理
C、对错分样本置之不理
D、对所有错分样本的求和来表示对错分样本的惩罚
19、【单选题】训练过程中实际上就是寻找最好参数的过程，而最好的参数往往在准则函数的（）
A、极值点
B、不可导点
C、驻点
D、拐点
20、【单选题】分段线性判别函数比一般线性判别函数错误率要（）
A、大
B、小
C、两者相近
D、无法比较
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