下面关于熵的说法中,错误的是
A.在基于熵的可分性判据中利用熵的大小来作为类别可分性的判据。
B.熵表示不确定性,熵越小不确定性越大。
C.熵表示不确定性,熵越大不确定性越大。
D.基于熵的可分性判据中,判据的值越大,说明类别可分性越差。
A.在基于熵的可分性判据中利用熵的大小来作为类别可分性的判据。
B.熵表示不确定性,熵越小不确定性越大。
C.熵表示不确定性,熵越大不确定性越大。
D.基于熵的可分性判据中,判据的值越大,说明类别可分性越差。
A、△S孤立>=0, (dA)T,V,W’>=0, (dG)T,V,W’<=0<br> B、△S孤立>=0, (dA)T,V,W’<=0, (dg)t,v,w’>=0
C、△S孤立>=0, (dA)T,V,W’<=0,> D、△S孤立<=0,>
A、PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合,新特征之间是线性相关的。
B、第一主成分是原始特征的所有线性组合里是方差最大的。
C、第一主成分和第二主成分是互不相关的。
D、通过PCA方法得到的特征变换矩阵是由协方差矩阵所对应的最大的几个特征值所得到的特征向量构成的。
A、在分类时,特征越多越有利于分类。
B、在不影响分类效果的前提下,特征越少越有利于分类。
C、在特征选择中,有两个很重要的方面,一个是特征的评价准则,另外一个是特征的寻优算法。
D、特征选择不仅可以降低特征空间的维度,还可以消除特征之间的相关性。
A、单个感知器可以实现线性分类。
B、神经元是神经网络的基本组成单元。
C、多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
D、多个感知器可以解决非线性问题的分类。
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