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SVM建立在计算学习理论的最大似然原则之上。()
此题为判断题(对，错)。
参考答案
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考题
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
考题
下面关于最大似然估计的说法中正确的是A．在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。B．最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。C．在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。D．在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个随机量。
考题
最大似然分类法是求出像元数据对于各类别的似然度，把该像元分到似然度最大的类别中去的方法。
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