在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用()
A. 最小损失准则
B. 最小最大损失准则
C. 最小误判概率准则
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以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有()
A. 已知类别的样本质量
B. 分类准则
C. 特征选取
D. 模式相似性测度
关于logit回归和SVM不正确的是()
A. Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率
B. Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率
C. SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化
D. SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是？
A. 模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低
B. 如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样
C. 当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题
以下哪些方法不可以直接来对文本分类？
A. Kmeans
B. 决策树
C. 支持向量机
D. KNN
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