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假定现在有一个四分类问题,你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型,你需要训练几个SVM模型?
A.1
B.2
C.3
D.4
参考答案和解析
4
更多 “假定现在有一个四分类问题,你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型,你需要训练几个SVM模型?A.1B.2C.3D.4” 相关考题
考题
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
考题
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
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Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( )
A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
考题
考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( )
A.把除了最后一层外所有的层都冻住,重新训练最后一层B.对新数据重新训练整个模型C.只对最后几层进行调参(finetune)D.对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用
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
你想做一个飞机模型,但是你缺乏相关的知识;如果你是个航模专家,应邀为朋友做一个与你曾经做过的飞机模型同样的模型,那么从心理学上对问题的定义来看它们分别是()A、真问题、假问题B、假问题、真问题C、真问题、真问题D、假问题、假问题
考题
以下描述错误的是()。A、SVM是这样一个分类器,它寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器B、在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差C、在决策树中,随着树中结点输变得太大,即使模型的训练误差还在继续降低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的原因D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类
考题
单选题你想做一个飞机模型,但是你缺乏相关的知识;如果你是个航模专家,应邀为朋友做一个与你曾经做过的飞机模型同样的模型,那么从心理学上对问题的定义来看它们分别是()A
真问题、假问题B
假问题、真问题C
真问题、真问题D
假问题、假问题
考题
判断题SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)A
对B
错
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