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当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。
样本
可将
不可分
发布时间:
2024-04-13 00:39:55
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相关试题
1.
为什么SVM要引入核函数?A.将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间B.将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间C.使得样本在高维特征空间内线性不可分。D.使得样本在高维特征空间内线性可分。
2.
支持向量机(SVM)通过 ______ 将训练样本从原始空间映射到一个更高维的空间。
3.
核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。选项: A:对 B:错
4.
核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。 选项: A:正确 B:错误
5.
【判断题】核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。 A: 对 B: 错
6.
【判断题】核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。( ) 选项: A:正确 B:错误
7.
判断题、核函数的引入是将原始空间中不可分的训练样本映射到高维的特征空间后变得可分。选项、 选项: A:对 B:错
8.
多层感知机解决线性不可分问题的原理是() 选项: A、分而治之,对原始问题空间进行划分 B、将原始问题向更高维空间映射 C、在输出层和隐含层之间形成非线性的分界面 D、将原始数据通过隐含层映射成线性可分的分布
9.
使用SVM进行客流人体检测时,需要将原始图像变换到另一个特征空间,以下关于如何选择这个特征空间的说法正确的是A.维数越高,精度也越高B.维数应该和原始图像的像素数一致C.应使得训练样本变换后更容易被分类面分隔开D.应使得训练样本变换后更加集中
10.
特征白化是将原始特征映射到一个新的特征空间,使得在新空间中特征的协方差矩阵为 ,从而去除特征变化的不同及特征之间的相关性。
11.
对Fisher线性判别方法描述正确的有( ) 选项: A、可以把d维空间的样本投影到一维空间,然后在此空间上对模式进行分类 B、在一般情况下,总能找到某个方向,使得在这个方向的直线上,样本的投影能分开的最好 C、在一维空间里不同类样本尽可能分得开些,即希望两类均值之差越大越好 D、同时也希望同一类样本尽可能密集,即类内离散度越小越好
12.
( )是缓解维数灾难的一个重要途径,即通过某种谁学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”,在这个子空间中样本密度大幅提高,距离计算也变得更为容易。
13.
______是缓解维数灾难的一个重要途径,即通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”,在这个子空间中样本密度大幅提高,距离计算也变得更为容易。(1.0)
14.
缓解维数灾难的一个重要途径是(),即通过某种数学变换,将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”,在这个子空间中样本密度大幅度提高,距离计算也变得更为容易
15.
SVM 原理描述不正确的是( )。选项: A:当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; B:当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机; C:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机; D:SVM 的基本模型是在特征空间中寻找间隔最小化的分离超平面的线性分类器
16.
以下关于支持向量机的描述不正确的是( )。 选项: A、它是二分类模型,但可以扩展为多分类模型 B、 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面,使得样本距离分割线、平面或超平面最远 C、 样本集中的所有样本均是“支持向量” D、 样本线性不可分时可以投影到高维空间,转换成线性可分情况
17.
回归方法包括线性回归和非线性回归,将样本放到散点空间图上看,其原理是用( )去拟合样本点/数据点。 选项: A:一条直线 ; B:一条曲线 ; C:圆柱体 ; D:球形空间
18.
全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。选项: A:对 B:错
19.
关于特征降维方法有线性判别分析(LDA)和主成分分析法(PCA),错误的是 A: LDA和PCA的共同点是,都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间 B: LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法 C: PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性,即PCA是一种无监督的降维方法 D: LDA和PCA都是有监督的降维方法
20.
关于特征降维方法有线性判别分析(LDA)和主成分分析法(PCA),错误的是 选项: A:LDA和PCA的共同点是,都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间; B:LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法; C:PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性,即PCA是一种无监督的降维方法; D:LDA和PCA都是有监督的降维方法
21.
下列不属于离散样本空间的是( )。 选项: A:由有限个可能的数构成的样本空间 B:由可数的无穷数列构成的样本空间 C:由所有实数构成的样本空间
22.
关于特征降维方法有线性判别分析(LDA)和主成分分析法(PCA),错误的是 选项: A、LDA和PCA的共同点是,都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间 B、LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法 C、PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性,即PCA是一种无监督的降维方法 D、LDA和PCA都是有监督的降维方法
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