举一反三
- 二分分类器可以看作是计算一个简单的判别函数g(),并根据结果的符号对x进行分类的机器。(<br/>)
- 二分分类器可以看作是计算一个简单的判别函数g（x），并根据结果的符号对x进行分类的机器。 A: 正确 B: 错误
- 利用二分类学习器解决多分类任务的基本策略是对多分类任务进行（），为拆出的每个二分类任务训练一个分类器，然后对每个分类器的预测结果进行集成，以获得最终的多分类结果。（填空）
- 关于二分类问题， 下述说法哪一个是错误的？ A: 二分类问题只需一个判别函数即可 B: k分类问题可以等效于k-1个二分类问题 C: 不同准则下，所得二分类的判别函数的误判率不同 D: 二分类问题的判别函数是线性函数或等效于某一个线性函数
- 中国大学MOOC: 在使用二分树进行分类器设计的时候，初始权值对分类结果没有影响。
内容
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下列判别分析描述中错误的是（ C ）A. 判别分析是判别个体所属类别的一种多元统计方法B. 判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法C. 判别分析根据统计数据建立起了判别函数后，直接就可以把样品数据代入进行判别，无需对判别函数进行检验D. 判别分析基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标 A: 判别分析是判别个体所属类别的一种多元统计方法 B: 判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法 C: 判别分析根据统计数据建立起了判别函数后，直接就可以把样品数据代入进行判别，无需对判别函数进行检验 D: 判别分析基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标
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以下关于分类问题说法正确的是？ A: 二分类问题中样本x属于类别C的条件概率可以刻画成样本x各特征的线性组合作为输入的sigmoid函数 B: 分类问题可以直接当作回归问题来计算 C: 分类问题中样本x属于类别C的条件概率可以刻画成样本x各特征的线性组合作为输入的softmax函数 D: 分类问题可用通过判别模型或者生成模型来计算。
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使用一对多方法将N个分类任务进行求解的策略方法描述正确的是（ ） A: 如果测试结果有多个正例相近的分类器，则判断结果的置信度，置信度小的分类别作为最终分类器 B: 指将N个分类任务进行M次划分，每次将一部分类划分为正类，另一部分类划分为反类。 C: 使用N个分类器分别进行测试，测试结果正例最小的一个为所求解的分类器。 D: 训练时依次把某个类别的样本归为一类，其他剩余的样本归为另一类，可以概括为自己一类为正例，其余类为负例，N个分类任务将产生N个分类器。
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中国大学MOOC: 美国FDA颁布的药物分类中X类指的是
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葡萄酒的分类可以根据不同分类方式进行分类,分别有()