题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
【判断题】分类的目的是找到每个样本特征到类别的对应法则。
A.Y.是
B.N.否
答案
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A.Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器
B.SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本
C.决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则
D.SVM（支持向量机）和K-NN（K-近邻）都有模型的训练过程（构造分类模型）
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第6题
下面关于fisher线性判别准则的说法中错误的是
A.fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间
B.将样本从多维空间向一维空间投影的方向是不唯一的。
C.经过fisher准则投影后得到的最佳投影方向就是投影后两类样本的分类面
D.好的投影方向应该使不同类别的样本均值之差尽量大，类内的样本尽量聚集。
第9题
在很多神经网络分类系统中，假设共计有K个类，通常在输出层希望输出样本属于K个类中每个类的概率（在0和1之间），且使得这些概率的和等于1。则下列哪个函数可以用在输出层中以达到上述目的？
A.Sigmoid
B.ReLu
C.Softmax
D.Tanh
