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分类和回归的根本区别在于，分类的解释变量Y是一个一维的定性变量或离散变量。
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分类和回归的根本区别在于，分类的解释变量Y是一个一维的定性变量或离散变量。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
变量
区别
时间：2024-03-21 12:15:59
上一篇：
贝叶斯判别与距离判别的结果总是一样的。
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计数模型的离散因变量的数字是没有数值含义的。
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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负类中，称为：（）
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请为名词选择①（）④表示其含义的描述，将配好的A（）D填写到括号中。
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所有针对于二分类问题的模型都可以直接应用于多分类问题。
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判别规则所依据的最简单的原则是，新样本离哪一个类别中心的距离最近，那么它就属于哪一类。
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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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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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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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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。
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下列不是判别分析的方法（）。
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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负类中，称为：（）
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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：（）
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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”
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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（）
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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。
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每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表的算法是：（）
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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。
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先验概率是根据以往经验和分析得到的概率。
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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。
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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。