使用IBk分类器和SMO分类器对vote.arff分别进行分类，由其输出的结果可知（）。 A: IBk正确分类百分比比SMO大 B: IBk对republican的分类正确率比SMO大 C: SMO对democrat的分类正确率比IBk小 D: SMO对democrat和republican的分类正确率都比IBk大
使用IBk分类器和SMO分类器对vote.arff分别进行分类，由其输出的结果可知（）。 A: IBk正确分类百分比比SMO大 B: IBk对republican的分类正确率比SMO大 C: SMO对democrat的分类正确率比IBk小 D: SMO对democrat和republican的分类正确率都比IBk大
关于不同近邻数量及噪声对IBk的影响正确的是（）。
关于不同近邻数量及噪声对IBk的影响正确的是（）。
使用IBk分类器和SMO分类器对vote.arff分别进行分类，由其输出的结果可知（）。
使用IBk分类器和SMO分类器对vote.arff分别进行分类，由其输出的结果可知（）。
Weka中加载天气数据集（weather.nominal.arff），打开IBk分类器。利用AddNoise过滤器向其中添加噪声，将K-NN参数设置为5，将分类噪声百分比Percent设置为30%。运行分类器，则以下描述错误的是()
Weka中加载天气数据集（weather.nominal.arff），打开IBk分类器。利用AddNoise过滤器向其中添加噪声，将K-NN参数设置为5，将分类噪声百分比Percent设置为30%。运行分类器，则以下描述错误的是()
函数的定义域是/ananas/latex/p/1132315: (-∞, -3)∪(-3, +∞)|(-∞, -3)∪(-3, 3)∪(3, +∞)|(-∞, -3)∪(3, +∞)|(-∞, 3)∪(3, +∞)
函数的定义域是/ananas/latex/p/1132315: (-∞, -3)∪(-3, +∞)|(-∞, -3)∪(-3, 3)∪(3, +∞)|(-∞, -3)∪(3, +∞)|(-∞, 3)∪(3, +∞)
智慧职教: 按自然数的乘法按定义计算3×5. 解 由定义5知3x5=(3x4) 3 =[(3x3) 3] 3 ={[(3x2) 3] 3} 3 ={{[(3x1) 3] 3} 3} 3 ={{[(3 3) 3] 3} 3} ={[(6 3) 3] 3} =(9 3) 3 =12 3=15 上述计算是（ ）的
智慧职教: 按自然数的乘法按定义计算3×5. 解 由定义5知3x5=(3x4) 3 =[(3x3) 3] 3 ={[(3x2) 3] 3} 3 ={{[(3x1) 3] 3} 3} 3 ={{[(3 3) 3] 3} 3} ={[(6 3) 3] 3} =(9 3) 3 =12 3=15 上述计算是（ ）的
3√3—/3√3/
3√3—/3√3/
下列各项中，哪一项不是Kirsch边缘检测中构建的模板（） A: [5 5 5；-3 0 -3；-3 -3 -3] B: [-3 5 5；-3 0 5；-3 -3 -3] C: [5 5 5；-3 -3 0；-3 -3 -3] D: [-3 -3 -3；-3 0 -3；5 5 5]
下列各项中，哪一项不是Kirsch边缘检测中构建的模板（） A: [5 5 5；-3 0 -3；-3 -3 -3] B: [-3 5 5；-3 0 5；-3 -3 -3] C: [5 5 5；-3 -3 0；-3 -3 -3] D: [-3 -3 -3；-3 0 -3；5 5 5]
3⊥3与3┬3舌轴嵴形态的区别是（） A: 舌轴嵴3┬3与3┬3同样明显 B: 舌轴嵴3┬3不如3⊥3明显 C: 舌轴嵴3┬3比3⊥3明显 D: 舌轴嵴3┬3与3⊥3均不明显
3⊥3与3┬3舌轴嵴形态的区别是（） A: 舌轴嵴3┬3与3┬3同样明显 B: 舌轴嵴3┬3不如3⊥3明显 C: 舌轴嵴3┬3比3⊥3明显 D: 舌轴嵴3┬3与3⊥3均不明显
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