72道判断题题干和正确答案_公式对象重制版_20260619140458

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模式识别系统在实际应用中不需要考虑数据的质量问题，因为现代算法已经足够强大，可以自动处理噪声和异常值。

模式识别的主要目标是从数据中提取有用的信息，以便进行分类、识别或预测。

可以通过计算K-L变换的产生矩阵的本征值来得到相应的正交变换系。

特征提取的主要目的是减少数据的维度，同时保留数据中的关键信息。

在特征提取中，特征的数量越多越好，因为更多的特征可以提供更多的信息。

特征提取在模式识别中是可选的，因为原始数据通常已经足够用于分类。

可以通过计算K-L变换的产生矩阵的本征值来得到相应的正交变换系。

K-L变换是在均方误差最小的意义下获得的数据降维最佳变换。

在K-L变换中不同的正交向量系会对应不同的均方误差，在选择时应该选择使均方误差最小的正交向量系。

k均值算法一定收敛到全局最优。

k-means算法中，初始聚类中心选择距离相近的样本效果更好。

EM算法用于估计模型参数和隐变量。

LSTM的核心结构包括细胞状态（Cell State）和隐藏状态（Hidden State）。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于解决传统RNN的梯度消失问题。

LSTM只能用于处理时间序列数据，不能用于处理非序列数据。

极大似然估计中，对数似然的解与原问题一致。

最小风险贝叶斯决策的判别规则是将样本x判别为条件风险最小的那个类别。

最小错误率贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。

从贝叶斯决策论的角度看，机器学习要实现的是基于有限的训练样本尽可能准确地估计出后验概率$$p(c|x)$$。

如果在采取每一个决策或行动时，都使条件风险最小，则对所有的x做出决策时，其期望风险也必然最小。