在利用二分类支持向量机来解决多分类的问题中,为了减少支持向量机的个数,我们可以用()来构建树状结构的多分类模型。
A.聚类
B.决策树
C.人工神经网络
D.强化学习
第1题:
以下()不属于线性分类器最佳准则?
A.感知准则函数
B.贝叶斯分类
C.支持向量机
D.Fisher准则
第2题:
训练完SVM模型后,不是支持向量的那些样本我们可以丢掉,也可以继续分类()
A.正确
B.错误
第3题:
A.随机森林
B.朴素贝叶斯
C.支持向量机
D.k近邻法
第4题:
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据,决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()
A.Yes
B.No
第5题:
第6题:
第7题:
用于监督分类的算法有()。
第8题:
支持向量机中常用的核函数有多项式核函数、径向基核函数和()
第9题:
对于标量处理机,可以用()来衡量机器的运算速度,而对于向量处理机,则要用()来作为机器运算速度的单位。这两个运算速度单位不能直接相比。
第10题:
支持向量机(SVM)属于()技术。
第11题:
支持向量机
决策树
神经网络
线性回归
第12题:
神经网络
贝叶斯网络
支持向量机
聚类
第13题:
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()
A.L2正则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛化能力
B.Hinge损失函数,作用是最小化经验分类错误
C.分类间隔为1/||w||,||w||代表向量的模
D.当参数C越小时,分类间隔越大,分类错误越多,趋于欠学习
第14题:
A.以结构风险最小为原则
B.训练数据较小
C.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确,并且也不太容易过拟合
D.在线性的情况下,就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面
第15题:
对DBMS进行分类的标准主要有( )。 Ⅰ.基于数据模型进行分类 Ⅱ.基本系统所支持的用户个数进行分类 Ⅲ.基于数据库所分布的结点数进行分类 Ⅳ.基于用途进行分类 A.Ⅰ、ⅡB.Ⅱ、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅱ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
第16题:
第17题:
第18题:
Ⅰ.神经网络预测模型
Ⅱ.灰色预测模型
Ⅲ.支持向量机预测模型Ⅳ.市场预测模型
第19题:
下列关于文本分类的说法不正确的是()
第20题:
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。
第21题:
应用于光伏电站发电功率预测的统计方法可包括()。
第22题:
()的核心思想是将统计学习理论的结构风险最小化原则引入分类问题的求解。
第23题:
对
错
第24题:
回归
分类
描述
验证