对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
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描述样本集中位置的是（）
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随机抽样中能使样本单位比较集中的抽样方法是（）。
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Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
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抽样平均误差的减少与样本均值更加集中有关
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状态检修的八大应用模块中，需要对算法、模型、样本有一定的累积，可作为长远实现目标是（）。
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对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
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下图二类分类问题，“Δ”和“o”分别代表两个不同的类别，使用k=1的K-NN算法,如果用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少？（）
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在训练完SVM之后，舍去所有非支持向量，只保留支持向量不会影响模型分类能力。。（)
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在分类任务中，对于给定的测试数据集，评价指标（)代表的是分类器正确分类的样本数与总样本数之比。
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【填空题】样本总体又称为 ，其所包含的单位数称为 。由于样本不是唯一的，故据此计算的样本指标也不是唯一的，称为 。
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17、BP算法“喜新厌旧”，在学习新样本后，会把旧样本逐渐遗忘。
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KNN设计算法时如果发现样本数据中各个特征的数据分布区间不均衡，应该如何操作？（）
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K错错算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升（）
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20、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
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10、聚类就是将样本集中的样本按照相似的程度划分成不同的类别。
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A.ISODATA不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在把所有样本都调整完毕之后才重新计算B.ISODATA一次完成分类C.ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别合并和分裂从而得到类数比较合理的聚类结果D.分类结果中的类别数是固定的
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97、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
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28、使用监督分类时，采集的样本一般用一部分来训练，另一部分来精度验证？
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14、平行盒式算法无法解决训练样本重叠区的地物类别归属问题。
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1、k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。