( )是基于贝叶斯准则的分类错误概率最小的分类器。
A: 随机森林法
B: 支持向量机法
C: 平行管道法
D: 最大似然法
A: 随机森林法
B: 支持向量机法
C: 平行管道法
D: 最大似然法
举一反三
- 最大似然分类方法是基于（ ）的分类错误概率最小的分类方法。 A: 最小距离准则 B: 最大相似性准则 C: 贝叶斯准则 D: 高斯准则
- 最大似然分类方法是基于（ ）的分类错误概率最小的分类方法。 A: 最小距离准则 B: 最大相似性准则 C: 贝叶斯准则 D: 高斯准则
- 关于最大似然法，下面说法错误的是（ ） A: 最大似然法通常也称为贝叶斯分类法 B: 最大似然法是一种将先验概率转化为后验概率的统计分类方法 C: 最大似然法属于非监督分类法。 D: 最小距离法是最大似然法的特殊情况
- 以下（ ）属于线性分类器最佳准则? A: Fisher准则 B: 支持向量机 C: 贝叶斯分类 D: 感知准则函数
- 以下( )属于线性分类器常用准则? A: Fisher准则 B: 感知器准则函数 C: 支持向量机 D: 贝叶斯分类