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A.分类器性能提升是匀速的，与是否接近最优结果无关
B.分类器越接近最优解，分类器性能提升越慢
C.分类器错误率高，稍微训练即可大幅提升训练结果
D.其余三种说法都对
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
A.它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型
B.分类一个测试样例开销很大
C.最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.可以生产任意形状的决策边界
A.学习特征
B.分类器建立
C.分类器训练
D.提取特征
A.Logistic模型涉及因变量是分类变量，但只能是二分变量
B.Logistic模型参数之间的关系是线性的
C.一般的线性回归模型的解释变量既可以是连续变量，又可以是分类变量
D.一般的线性回归模型的解释变量只能是连续变量
E.Logistic模型涉及因变量是分类变量
A.Logistic模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断
B.Logistic模型对参数的估计采用的方法为普通最小二乘法
C.Logistic模型对参数的估计采用的方法为极大似然估计法
D.Logistic模型要求其自变量均为分类变量
E.Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致
