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在机器学习中,支持向量机不仅可以用于分类问题,也可以用于回归问题
选项:
A:正确
B:错误
用于
也可以
问题
发布时间:
2024-05-09 21:28:10
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1.
关于支持向量机,哪项说法不正确() 选项: A:A.支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题 B:B.支持向量机只能用于线性可分的分类问题 C:C.支持向量机可用于回归问题 D:D.核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
2.
下列关于支持向量机说法正确的是选项: A:支持向量机可以解决回归预测问题; B:支持向量机是无监督机器学习方法; C:支持向量机能够解决二分类问题; D:支持向量机是有监督机器学习方法
3.
下列关于支持向量机说法正确的是 选项: A、支持向量机可以解决回归预测问题 B、支持向量机是无监督机器学习方法 C、支持向量机能够解决二分类问题 D、支持向量机是有监督机器学习方法
4.
支持向量机 SVM 是一种监督学习算法,主要用于分类问题。 选项: A:正确 B:错误
5.
问题:下列哪个算法最常用于分类问题?A、线性回归B、K-均值聚类C、支持向量机D、主成分分析
6.
支持向量机是最受欢迎、讨论最为广泛的机器学习分类方法之一。这种方法适用于高维空间(特征向量中有许多特征),并且可以有效地用于小型数据集。 选项: A、正确 B、错误
7.
下列哪些机器学习算法用来处理分类问题()。 选项: A、逻辑回归 B、支持向量机 C、高斯混合聚类 D、朴素贝叶斯
8.
下面有关支持向量机错误的说法是?选项: A:支持向量机一般处理两分类的问题。 B:支持向量机既可以处理线性可分的问题,也可以处理非线性可分的问题。 C:支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 D:对于小样本集,支持向量机的分类准确度可能优于其他对样本数量要求比较高的分类算法。
9.
以下哪个算法通常用于分类问题?A、线性回归B、K均值聚类C、主成分分析D、支持向量机
10.
利用核技巧,可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机,只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。
11.
支持向量机是最受欢迎、讨论最为广泛的机器学习分类方法之一。这种方法适用于高维空间(特征向量中有许多特征),并且可以有效地用于小型数据集。( )选项: A:对 B:错
12.
在机器学习中,根据响应变量的类型,可以将监督学习划分为分类问题和回归问题两大类。(判断题) 选项: A:正确 B:错误
13.
在支持向量机分类算法中,用于支撑两个类别最宽分解线的这些样本点称为支持向量 选项:A、正确B、错误
14.
支持向量机(SVM)算法,通常可以用来解决何种问题?() 选项: A、分类(Classification) B、聚类(Clustering) C、回归(Regression) D、关联(Association)
15.
支持向量机(SVM)是一种机器学习分类技术。(判断)选项: A:正确; B:错误
16.
用于监督分类的算法有()。 选项:线性回归#决策树#支持向量机#神经网络
17.
用于监督分类的算法有()。 选项:决策树#神经网络#线性回归#支持向量机
18.
用于监督分类的算法有()。 选项:支持向量机#决策树#神经网络#线性回归
19.
首次提交时间:2023-06-01 14:43:08 最后一次提交时间:2023-06-01 14:43:08 决策树既可以用于回归问题,也可以用于分类问题( ) 正确 错误
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