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马氏距离实质上是经过标准化的变量的欧氏距离。
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马氏距离实质上是经过标准化的变量的欧氏距离。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
距离
变量
时间：2024-03-21 12:15:54
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关于混淆矩阵，如果一个点属于正类并且被预测到正类中，称为：（）
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关于混淆矩阵，如果一个点属于负类并且被预测到正类中，称为：（）
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如果已知或假定总体服从一定的分布，则可以使用参数判别规则，反之则可以使用非参数判别规则。
2.
下列不是判别分析的方法（）。
3.
关于混淆矩阵，如果一个点属于负类并且被预测到负类中，称为：（）
4.
样品和哪个总体距离最近，就判它属于哪个总体的分类方法是：（）
5.
试想有如图的两类数据，“1”点表示一类数据，“0”点表示另一类数据，当k=1时，请问图中实心的圆点（从左到右）各自属于哪一类。（）A、“1”；“1”
6.
对每个样本，先计算判别函数得分，然后根据先验概率和判别函数得分的条件概率，计算出该样本被判为每一类的后验概率，被判入哪一类的后验概率最大，则把样本判为哪一类。该分类方法是（）
7.
马氏距离不受总体空间大小的影响，也不受计量单位的影响，反映了按平均水平计算被判定样本到中心的相对距离。
8.
每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表的算法是：（）
9.
贝叶斯判别既没有考虑每个分类的观察值不同时，每类出现的机会是不同的，也没有考虑误判所造成的损失差异。
10.
先验概率是根据以往经验和分析得到的概率。
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1.
下列关于贝叶斯判别和线性判别，说法正确的是（）
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通常情况下，线性判别（距离判别）一般采用马氏距离。
3.
马氏距离既受总体空间大小的影响，也受计量单位的影响，反映了按平均水平计算被判定样本到中心的相对距离。
4.
下列关于贝叶斯判别和线性判别，说法错误的是（）。
5.
下列哪一个方法适用于类域的交叉或重叠较多的待分样本集（）
6.
距离判别既没有考虑每个分类的观察值不同时，每类出现的机会是不同的，也没有考虑误判所造成的损失差异。
7.
下列关于k近邻算法的k值，说法正确的是（）
8.
如图是某数据集训练集和测试集的KNN算法的训练精度和测试精度，从图中可以判断k值取（）最为合适。
9.
下列关于KNN算法说法错误的是（）。
10.
如图分别为k=1，k=10，k=30时，训练集数据与测试集数据的分布，说法正确的是（）。