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在训练完 SVM 之后,我们可以只保留支持向量,而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力。这句话是否正确?


参考答案和解析
A
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考题 以下哪些方法不可以直接来对文本分类?A.KmeansB.决策树C.支持向量机D.KNN

考题 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

考题 有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()A.2x+y=4B.x+2y=5C.x+2y=3D.2x-y=0

考题 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

考题 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

考题 关于SVM泛化误差描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM的误差阈值

考题 下列属于分类算法的有()。 A.随机森林B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.k近邻法

考题 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.YesB.No

考题 封装着Postscript格式,包含向量和位图图形,支持所有页面排版程序的图形格式是()A.TIFF B.PSD C.EPS D.PDF

考题 根据现有的心脏病患者和非心脏病患者数据来建立模型,基于该模型诊断新的病人是否为心脏病患者,不适于用算法( )分析。A.ID3 B.K最近邻(KNN) C.支持向量机(SVM) D.K均值(K-means)

考题 高中数学《空间向量》 二、考题解析 【教学过程】 (一)引入课题 (课件)引入:有一块质地均匀的正三角形面的钢板,重500千克,顶点处用与对边成60度角,大小200千克的三个力去拉三角形钢板,问钢板在这些力的作用下将如何运动?这三个力至少多大时,才能提起这块钢板? 提问:我们研究的问题是三个力的问题,力在数学中可以看成是什么?这三个向量和以前我们学过的向量有什么不同? (学生得出:这是三个向量不共面) 追问:不共面的向量问题能直接用平面向量来解决么?解决这类问题需要空间向量的知识。这节课我们就来学习空间向量。 (二)探求新知 1.生活实例感知 空间向量我们随处可见,同学们能不能举出一些例子?(学生举例) 再演示(课件)几种常见的空间向量身影。(常见的高压电线及支架所在向量,长方体中的三个不共线的边上的向量,平行六面体中的不共线向量) 2.类比概念形成 接下来我们我们就来研究空间向量的知识、概念和特点,空间向量与平面向量既有联系又有区别,我们将通过类比的方法来研究空间向量,首先我们复习回顾一下平面向量的知识。师生一起回忆平面向量概念、向量的模、零向量、单位向量、相反向量、相等向量等,引导学生理解空间向量就是把向量放到空间中了,请同学们给空间向量下个定义, (学生:在空间中,既有大小又有方向的量) 现在请同学们阅读教材,找出空间向量的相关定义,用类比的方法记忆并填写课件的表格: 3.类比运算定律形成 在数学中引入一种量以后,一个很自然的问题就是研究它们的运算,空间向量的运算我们也采用与平面向量类比的方法,那么我们首先来复习回顾一下平面向量的加减运算。(课件)复习回顾:(找学生回答) 提问:同学课下的复习很好。我们先来探讨这样一个问题:对于两个向量来说空间向量和平面向量有没有区别? 学生探讨研究:平面向量可在同一平面内平移,而空间向量也可在空间中平移。平移后的向量与原向量是同一向量。由此得出:空间任意两个向量都可转化为共面向量。 引导学生得出任意的空间中的两个向量的运算与平面向量的结论一致,这样我们就能够定义空间向量的加法和减法运算。 同样地,用类比(表格)形式对比给出空间向量的相关定义,采用填空形式填写下列有关内容:(课件) (三)巩固提高 课堂练习例1. (四)小结作业 这节课,我们在平面向量的基础上学习了平面向量,接下来给同学们两分钟的时间总结一下这节课的主要内容。(学生总结) 通过这节课的学习,我们学会了空间向量的有关概念,加减运算及其运算律以及空间向量的加减运算在空间几何体中的应用。 作业:(1)课后练习题1、2; (2)思考题:共始点的两个不共线向量的加法满足平行四边形法则。和向量是平行四边形的对角线。请问,共始点的三个不共面的向量满足什么法则?和向量是什么向量? 【板书设计】 【答辩题目解析】 1.平行向量是如何定义的? 2.空间向量在高中数学中具有怎样的地位和作用?

考题 主流的股价预测模型有().。 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.市场定价模型A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 主流的股价预测模型有( )。 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A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅳ

考题 用于监督分类的算法有()。A、支持向量机B、决策树C、神经网络D、线性回归

考题 单向量中断与多向量中断的区别在于()。A、单向量中断是单一中断源的中断,而多向量中断是多中断源的中断B、单向量中断中只有单一中断处理入口,而多向量中断有多个处理入口C、单向量中断是单级中断,而多向量中断可以实现多级中断D、单向量不能作为隐指令,而多向量可以形成陷指令

考题 以下不属于回归分析的是()。A、线性回归B、BP神经网络C、ARIMAD、SVM支撑向量机

考题 封装着Postscript格式,包含向量和位图图形,支持所有页面排版程序的图形格式是()。A、TIFFB、PSDC、EPSD、PDF

考题 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。

考题 向量中断与非向量中断的区别在于()。A、非向量中断是单一中断源的中断,而向量中断是多中断源的中断B、非向量中断只有单一中断处理程序入口,而向量中断有多个中断处理程序入口C、非向量中断是单级中断,而向量中断可以实现多级中断D、非向量不能作为中断隐指令,而向量可以形成隐指令

考题 什么是中断向量?中断向量如何形成?向量中断和非向量中断有何差异?

考题 应用于光伏电站发电功率预测的统计方法可包括()。A、多元线性回归模型B、自适应回归模型C、人工神经网络模型D、支持向量机模型

考题 支持向量机(SVM)属于()技术。A、回归B、分类C、描述D、验证

考题 单选题向量中断与非向量中断的区别在于()。A 非向量中断是单一中断源的中断,而向量中断是多中断源的中断B 非向量中断只有单一中断处理程序入口,而向量中断有多个中断处理程序入口C 非向量中断是单级中断,而向量中断可以实现多级中断D 非向量不能作为中断隐指令,而向量可以形成隐指令

考题 问答题什么是中断向量?中断向量如何形成?向量中断和非向量中断有何差异?

考题 多选题用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络D线性回归

考题 判断题对于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。A 对B 错

考题 单选题下列说法不正确的是(  )。A s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则加入k个n维向量β(→)1,β(→)2,…,β(→)k后的向量组仍然线性无关B s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则每个向量增加k维分量后得到的向量组仍然线性无关C s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性相关,则加入k个n维向量β(→)1,β(→)2,…,β(→)k后得到的向量组仍然线性相关D s个n维向量α(→)1,α(→)2,…,α(→)s线性无关,则减少一个向量后得到的向量组仍然线性无关

考题 单选题支持向量机(SVM)属于()技术。A 回归B 分类C 描述D 验证