在使用分段线性分类器时，若已知类别数目，但不知子类数目，可采用的方法是：
A: 多类线性分类器
B: 错误修正法
C: 树状分段线性分类器
D: 两类线性分类器
A: 多类线性分类器
B: 错误修正法
C: 树状分段线性分类器
D: 两类线性分类器
C
举一反三
- 分段线性判别函数用于线性分类器。
- 下面关于分段线性判别函数的说法中错误的是 A: 分段线性判别函数能够逼近任意的超曲面，具有很强的适应性。 B: 分段线性距离分类器在类别的各个维度不对称的情况下，分类结果是不准确的。 C: 在类别的各个维度不对称的情况下，可以考虑使用分段线性距离分类器。 D: 在分段线性判别函数的设计当中很重要的一个问题是子类的划分问题。
- 下面关于分段线性判别函数的说法中正确的是 A: 在类别的各个维度不对称的情况下，可以考虑使用分段线性距离分类器。 B: 具有推广性的分段线性分类器是对各个子类分别定义一个线性判别函数，判别时将样本划分到判别函数最大的子类所属的类别。 C: 分段线性判别函数能够逼近任意的超曲面，具有很强的适应性。 D: 分段线性判别函数能够只能逼近平面或超平面。
- 支持向量机属于广义线性分类器，只能进行进行线性分类。（ ）
- 以下选项中哪些属于统计模式识别？ A: 线性分类器 B: 贝叶斯分类器 C: 最近邻分类器 D: 神经网络分类器 E: 结构聚类算法 F: 句法模式识别
内容
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线性分类器虽然简单，但是分类效果不一定不好
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使用线性回归（LinearRegression）分类器和用M5P分类器对cpu.arff分别进行分类，由其输出的误差指标可知（）。
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线性SVM和一般线性分类器的区别主要是：</p></p>
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哪些模型可以作为随机森林中的基本分类器 A: 决策树 B: SVM C: Logistic回归器 D: 线性判别分类器
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感知机是一种训练线性分类器的算法