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在线性可分情况下,训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为 。
情况下
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发布时间:
2024-04-25 11:12:24
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1.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( )。 选项: A、所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本 B、 所谓最优超平面,就是指间隔最小的超平面 C、 两个平行的超平面可以区分空间中3类以上样本 D、 .以上都不对
2.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( )。选项: A:所谓最优超平面,就是指间隔最小的2个超平面; B:所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本; C:一对(两个平行的)超平面可以区分空间中3类以上样本; D:选项都包括
3.
关于样本数据的说法不正确的是() 选项: A:全部的样本数据都应该参与训练; B:样本数据最好分为测试集和训练集; C:样本数据训练时最好打乱顺序; D:特征数据需要归一化
4.
在机器学习过程中,训练过程中使用的数据样本集合称为 选项: A:训练集 B:结果集 C:模型集 D:学习集
5.
使用感知机模型的前提是( )。选项: A:数据样本少 B:数据线性可分 C:数据线性不可分 D:数据样本多
6.
在有监督学习的过程中,训练数据集是由样本数据集和()共同组成。 选项: A:测试数据集 B:未知答案的数据集 C:样本数据答案 D:验证数据集
7.
局部线性嵌入在降维时试图保持邻域内样本之间的线性关系。 选项: A、样本之间的距离 B、样本之间的线性关系 C、相邻样本之间的线性关系 D、相邻样本之间的距离
8.
距离等度量映射是在降维时试图保持( )。 A: 相邻样本之间的距离 B: 相邻样本之间的线性关系 C: 样本之间的距离 D: 样本之间的线性关系
9.
单选题:局部线性嵌入在降维时试图保持邻域内样本之间的线性关系。选项:A:相邻样本之间的距离B:样本之间的距离C:样本之间的线性关系D:相邻样本之间的线性关系
10.
距离等度量映射是在降维时试图保持() 选项: A:样本之间的线性关系 B:相邻样本之间的距离 C:相邻样本之间的线性关系 D:样本之间的距离
11.
在有监督学习的过程中,训练数据集是由样本数据集和()共同组成。 选项: A:测试数据截 B:未知答案的数据集 C:样本数据答案 D:验证数据集
12.
【单选题】距离等度量映射是在降维时试图保持() A: 相邻样本之间的距离 B: 样本之间的距离 C: 样本之间的线性关系 D: 相邻样本之间的线性关系
13.
单选题、距离等度量映射是在降维时试图保持()选项、 选项: A:相邻样本之间的线性关系 B:样本之间的距离 C:样本之间的线性关系 D:相邻样本之间的距离
14.
单选题:距离等度量映射是在降维时试图保持()选项:A:相邻样本之间的线性关系B:样本之间的距离C:样本之间的线性关系D:相邻样本之间的距离
15.
距离等度量映射是在降维时试图保持()A.相邻样本之间的距离B.样本之间的距离C.样本之间的线性关系D.相邻样本之间的线性关系
16.
在机器学习算法中,支持向量机的支持向量是指() 选项:A、就是样本数据B、模型参数C、离决策方程最近的样本点D、离决策方程最远的样本点
17.
下面有关线性判别分析错误的说法是哪个? 选项: A:通过对原始的数据进行线性变换,使得不同类的样本尽量分开 B:线性变换可以使同类样本的方差变大 C:线性变换可以使不同类别样本的距离加大 D:提高不同类样本的可分性 E:nan
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