在参数函数设计时，要想实现某个参数的“双向”传递，就应当说明该形参为“传址”调用形式。其设置选项

A．ByVal

B．ByRef

C．Optional

D．ParamArray

A．ByVal

B．ByRef

C．Optional

D．ParanArray

A.ByVal

B.ByRef

C.Optional

D.ParamArray

A．ByVal

B．ByRef

C．Qptional

D．ParamArray

A．By Val

B．ByRef

C．Optional

D．ParamArray

A．ByVal

B．ByRef

C．Optional

D．ParamArray

A．ByVal

B．ByRef

C．Optional

D．ParamArray

A．By Val

B．By Ref

C．Optional

D．Par am Array

A.非参数化的估计方法直接对概率密度函数p(x|ω_j)本身进行估计，而不必假设p(x|ω_j)具有某个确定的分布形式。

B.贝叶斯估计法把待估计的参数θ看作是随机量，服从某个已知的先验分布。

C.参数化方法假定p(x|ω_j)具有某种确定的分布形式，但是分布的参数未知，然后利用训练集对分布的参数进行估计。

D.利用最大似然估计法对某类的类条件概率密度函数p(x|ω_j)进行估计时，不需要假设该类中的样本是独立同分布的。