最小错误率贝叶斯分类器的分类决策规则确定了分类决策的边界。
错
举一反三
- 当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。
- 在模式识别系统中，分类决策是在分类器训练结束以后对已经分好类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程。 A: 正确 B: 错误
- 下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？ A: 先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正 B: 分类决策存在错误率 C: 先验概率未知，以新获得的信息对先验概率进行修正 D: 分类决策不存在错误率
- 下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？ A: 先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正 B: 分类决策存在错误率 C: 先验概率未知，以新获得的信息对先验概率进行修正 D: 分类决策不存在错误率
- 下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？ A: 要求先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正 B: 分类决策存在错误率 C: 不要求先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正 D: 分类决策不存在错误率
内容
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中国大学MOOC: 当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。
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Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。
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在不知道类条件概率分布的情况下，要进行错误率最小的分类决策，应当依据？
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中国大学MOOC: 在模式识别系统中，分类决策是在分类器训练结束以后对已经分好类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程。
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以下关于贝叶斯分类的特点的说法中错误的是？ A: 先验概率是未知的 B: 分类决策不存在错误率 C: 先验概率是已知的 D: 以新获得的信息对先验概率进行修正 E: 分类决策存在错误率