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关于支持向量机,下列说法正确的选项是?()
A.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
B.大规模串行结构和信息的串行处理
C.知识和结果的不可解释性
D.通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联
参考答案
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考题
下列关于分类方法的叙述正确的有()。A.Naïve Bayes(朴素贝叶斯)是一种概率分类器B.SVM(支持向量机)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本C.决策树基于树结构进行决策,从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则D.SVM(支持向量机)和K-NN(K-近邻)都有模型的训练过程(构造分类模型)
考题
6、在以下选项中,()是定义在特征空间上的、间隔最大、支持核技巧的分类器。A.支持向量机(SVM)B.k 近邻法(KNN)C.决策树(Decision Tree)D.感知机(Perceptron)
考题
下列关于支持向量机的说法不正确的是()A.在支持向量机中,如何选择“平面”并不重要。#B.我们使用支持向量机时,如果能找到一个平面,使得在其两侧,两类样本之间的间隔尽可能大,则该平面就是优秀的分割平面。#C.为达到间隔最大的目标,只需要看距离平面最近的几个样本,它们代表着间隔。称为“支持向量”。#D.1967年,俄罗斯数学家Vapnik等人提出最大间隔超平面的思想;1992年,Boser将 核方法应用于最大间隔超平面;1995年,Corinna Cortes和Vapnik提出使用“软间隔”思想;机器学习领域大名鼎鼎,直接导致2000年代统计机器学习的繁荣。
考题
下列选项中,属于有监督学习的是?A.支持向量机B.决策树C.聚类算法D.线性回归
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