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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甲省C市的位于A区的矿主丁某和B区的矿主乙对他们两个矿中间的新发现的矿藏归属发生了纠纷，向C市政府申请解决。C市政府裁决该矿藏归丁所有，乙不服，则下列乙的做法哪个是正确的（）
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根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行（）和（），可将遥感图像分类方法划分为（）和（）。
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地物的类别、（）、大小及其在图上的位置，是用地物符号表示的。
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线状地物重叠时，首要表示的地物是（）.
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根据地物光谱反射率的差异作（）可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数。
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采用分类随机抽样，需要解决的关键问题是确定每一类别中应抽取的样本的单位数量。一般等比例分类抽样比不等比例分类抽样更有利于减少抽样误差。
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在地形图上，当独立地物符号和街道线或街区发生重叠和冲突时，可以进行这样处理：（）。
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传模校正前，地物的样本数，一般来说少于（）的地物需要删除。并且校正中是以样本数最多的地物为基准。
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树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。
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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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77、辛顿（Hitton）成功应用BP算法来训练多层感知器，很好地解决非线性分类问题
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假定你的YOLO算法采用19x19 的网格，定义的目标类别数量为20种，采用5个 anchor Boxes。在构建训练集的时候，需要为每一幅图像定义标签，则标签的维度应该为：
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30、某一类别的制图精度低、用户精度也低，说明属于该目标地物类别的某些像元没有被正确识别出来，而识别为该目标地物类别的某些像元实际上又不是该目标地物类别，致使目标地物类别的面积被缩小。
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6、“协变量偏移问题在神经网络的训练过程中并不罕见，通过批量归一化能够有效地解决该问题”，这个说法正确吗？
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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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8、监督分类中，不同类别的训练区的样本数量，
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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。
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7、通过图像判读，获得图像各个类别的（）,从而为典型类别训练区的确定提供依据。
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