根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行（）和（），可将遥感图像分类方法划分为（）和（）。
研究者在假设各种变量在总体中分布均匀的情况下，从总体中任意抽取规定数目样本的抽样方法是（）。
在市场抽样调查中，若市场母体幅度小，可确定较少样本数目；反之，要在允许和可能的条件下，确定较多的样本数目。
对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
大样本情况下，当总体方查未知时，不可以用样本方差代替
树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。
状态码反映样本的进出情况，表示一个样本期末所处的状态。对于临时空宅或临时联系不上，要保持状态码为1，表示要继续跟踪而非退出调查。
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。
对于总合计数n为500的5个样本率的资料做卡方检验，其自由度为
神经网络训练完成之后，如果出现每次运行结果都不一样的情况，说明模型并不稳定，训练样本数据偏少。
在疫情防控中，人工智能也大放异彩。阿里达摩院医疗AI团队与多家机构合作，基于CT影像样本数据，学习训练样本的病灶纹理，研发了全新的（），可快速鉴别新冠肺炎影像，准确率高达96%，大大提高诊断效率
1、下列哪项不属于训练样本选取的图表法？
所有的分类器都会遭遇“维度灾难”问题，在实践中，为了缓解这个问题，应尽量保证数据集中的样本数与特征的数目之间的比例大于10。
在其他条件相同时,样本单位数目的多少（）
28、使用监督分类时，采集的样本一般用一部分来训练，另一部分来精度验证？
14、平行盒式算法无法解决训练样本重叠区的地物类别归属问题。
8、监督分类中，不同类别的训练区的样本数量，
1、k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。
不平衡的样本（各类样本的数量明显有差别）的训练结果往往倾向（有利）于类别少的样本，因此需要对不平衡的样本进行预处理，使得各类样本的数量尽量差不多。
11、分类间隔由所有训练集样本决定。
89、分类间隔由所有训练集样本决定。
2、训练样本的采集策略有哪些？
