以下关于贝叶斯分类的特点的说法中错误的是（)

A.先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正

B.分类决策存在错误率

C.先验概率未知，以新获得的信息对先验概率进行修正

D.分类决策不存在错误率

A.k近邻分类器存在计算量过大和存储量过大两大缺陷

B.贝叶斯公式表示了如何得到逆概率推理的结果

C.确定性统计分类和随机性统计分类的一个重要区别是不同类样本的分布区域是否相交

D.当分类器分类错误情形多，不易求取时，也可以先求分类器的分类正确率，再用1减去分类正确率求得分类错误率

A.分类器性能提升是匀速的，与是否接近最优结果无关

B.分类器越接近最优解，分类器性能提升越慢

C.分类器错误率高，稍微训练即可大幅提升训练结果

D.其余三种说法都对

A.是建立在已知基础上的未知

B.一定能够获得符合预期的解决

C.在特定的背景知识下被发现并提出

D.与一般意义上的无知、愚昧具有本质区别

A.线性策略均衡比一价均衡效率高

B.线性策略均衡的效率是最高的

C.双方报价拍卖中，不存在能实现所有潜在交易利益的贝叶斯纳什均衡

D.在双方报价拍卖中，信息不完全不会引起效率损失

A.先验概率

B.类条件概率

C.后验概率

D.全概率

A.最大后验

B.最大先验

C.最大似然

D.最小二乘