A.可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層將其變換到新的高維特征空間,使其在變換后的特征空間線性可分
B.可在原始特征空間組合多個線性分類器,從而構(gòu)建非線性分類邊界
C.可通過特征變換,將其變換到新的高維特征空間,使其線性可分
D.一定可以設(shè)計出分類器無誤地將其分開
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.梯度提升決策樹是一種組合分類器
B.梯度提升決策樹屬于統(tǒng)計學習中序列向前的加性/相加模型(additive model)
C.梯度提升樹是通過序列添加新的決策樹以擬合已有決策樹預(yù)測損失的梯度
D.梯度提升決策和隨機森林一樣是基于多數(shù)投票的組合分類器
A.對象的中心位置、長寬等定位參數(shù)通常被設(shè)置為回歸問題。
B.對象的中心點位置回歸時,通常以選擇的錨框中心點坐標為基礎(chǔ),回歸優(yōu)化的目標是使錨框中心點坐標偏離對象真實中心點位置的量與所預(yù)測對象的中心點位置偏離對象真實中心點位置的量之間的差異越小越好。
C.對象定位的目標是使預(yù)測對象的定位參數(shù)直接和對象真實外包絡(luò)矩陣的參數(shù)差異越小越好。
D.對象檢測方法的學習是包括對象定位和對象分類的多任務(wù)學習問題。
A.增加地物在圖像平面上的紋理或幾何等特征,提升不同類地物的可分性
B.基于光譜特征,通過增加模型的復雜程度達到有效分類的目的
C.擴充同分布的訓練數(shù)據(jù)規(guī)模
D.通過正則化簡化分類邊界
A.模型過擬合是指把訓練樣本本身特點當做所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì)
B.分類器在訓練數(shù)據(jù)上錯誤率很低,但在測試數(shù)據(jù)上的錯誤率仍然很高,此時模型很可能處于過擬合狀態(tài)
C.分類器在測試數(shù)據(jù)上錯誤率很高就是處于過擬合狀態(tài)
D.欠擬合是指模型在訓練樣本的一般性質(zhì)尚未被學習器學好
A.地面控制點
B.像點坐標
C.POS數(shù)據(jù)
D.地面檢查點
最新試題
為獲取所需的不同信息,完成不同的目的和任務(wù),遙感技術(shù)可用()
電磁輻射是電磁能量的傳遞過程,包括輻射、吸收和反射。
像素所代表的地面范圍的大小是指()
下面有關(guān)梯度提升決策樹的說法,錯誤的是()。
傳統(tǒng)攝影測量外方位元素可通過()后方交會的方式獲取,目前基于高精度POS系統(tǒng)測量可直接獲取外方位元素,從而減少外業(yè)像控點的工作量。
專題圖中顏色表應(yīng)符合視覺心理效應(yīng)。
遙感影像能夠被判讀的基礎(chǔ)是()
下面有模型擬合狀態(tài)的說法,錯誤的是()。
能全天候、全天時工作的波段是()。
圖像配準和圖像幾何校正無區(qū)別。