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最大后验概率准则是()。
A.若f0(r) > f1(r) 则判为0;若f0(r) <f1(r) 则判为1
B.若f0(r) < f1(r) 则判为0;若f0(r)>f1(r) 则判为1
C.若fr(0) > fr(1) 则判为0;若fr(0) < fr(1) 则判为1
D.若fr(0) < fr(1) 则判为0;若fr(0) > fr(1) 则判为1
参考答案和解析
若fr(0) > fr(1) 则判为0;若fr(0) < fr(1) 则判为1
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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
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