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【简答题】
支持向量机的一个重要性质:训练完成后,大部分的训练样本都()保留,最终模型仅与支持向量有关
题目标签:
支持向量机
终模型
训练样本
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参考答案:
举一反三
【多选题】对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为包含( )的优化问题。
A.
目标函数
B.
约束条件
C.
近邻样本数目最多
D.
以平均值为目标
查看完整题目与答案
【单选题】对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【简答题】根据“1+X ”BIM等级考试试考真题第一题,凉亭题目要求,完成模型构建,提交最终模型。
查看完整题目与答案
【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面,原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小,而支持向量机的目标是分类边距最大,所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让训练精度最优
查看完整题目与答案
【判断题】支持向量机属于判别模型
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】支持向量机的核心是对线性可分问题找到一对超平面,超平面的距离 。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】线性支持向量机求取的
A.
与所有样本有关。
B.
仅与支持向量有关。
查看完整题目与答案
【多选题】下列关于支持向量机说法正确的是( )
A.
支持向量机可以解决回归预测问题
B.
支持向量机是无监督机器学习方法
C.
支持向量机能够解决二分类问题
D.
支持向量机是有监督机器学习方法
查看完整题目与答案
【判断题】支持向量机的准确率一定没有神经网络的好。( )
A.
正确
B.
错误
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【简答题】不属于支持向量机特征的是
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B.
约束条件
C.
近邻样本数目最多
D.
以平均值为目标
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【单选题】对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】根据“1+X ”BIM等级考试试考真题第一题,凉亭题目要求,完成模型构建,提交最终模型。
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【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面,原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小,而支持向量机的目标是分类边距最大,所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让训练精度最优
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【判断题】支持向量机属于判别模型
A.
正确
B.
错误
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【判断题】支持向量机的核心是对线性可分问题找到一对超平面,超平面的距离 。
A.
正确
B.
错误
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A.
与所有样本有关。
B.
仅与支持向量有关。
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【多选题】下列关于支持向量机说法正确的是( )
A.
支持向量机可以解决回归预测问题
B.
支持向量机是无监督机器学习方法
C.
支持向量机能够解决二分类问题
D.
支持向量机是有监督机器学习方法
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【判断题】支持向量机的准确率一定没有神经网络的好。( )
A.
正确
B.
错误
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【简答题】不属于支持向量机特征的是
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