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支持向量机算法是一种用于解决分类问题的无监督学习算法。
选项:
A:正确
B:错误
错误
分类
算法
发布时间:
2024-06-11 10:32:39
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1.
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
2.
支持向量机是一种基于大模型算法的无监督学习算法。 选项: A:正确 B:错误
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.
支持向量机是一种常用的()学习算法。 选项: A:监督 B:无监督 C:半监督 D:对比
5.
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
6.
以下哪种算法常用于无监督学习? ( ) 选项: A: 决策树 B: 支持向量机 C: 神经网络 D: 聚类算法
7.
以下算法属于无监督学习算法的是( ) 选项: A、贝叶斯算法 B、线性回归算法 C、聚类算法 D、支持向量机算法
8.
无监督式学习的代表算法有( )。 选项: A、逻辑回归 B、K-均值算法 C、支持向量机 D、关联算法
9.
以下哪种算法是一种无监督学习算法? 选项: A、支持向量机 B、K均值聚类 C、决策树 D、线性回归
10.
作为一种分类算法,支持向量机的基本原理是什么?支持向量机适合解决什么问题?支持向量机常用在哪些领域?支持向量机常用的核函数有哪些?
11.
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
12.
用于监督分类的算法有()。 选项:线性回归#神经网络#支持向量机#决策树
13.
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
14.
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
15.
用于监督分类的算法有()。 选项:支持向量机#线性回归#神经网络#决策树
16.
机器学习中常见的有监督学习有线性回归算法、K均值算法、决策树、支持向量机。 选项: A:正确 B:错误
17.
关于人工智能机器学习算法,下列叙述不正确的是( )。选项: A:机器学习算法就是指各种人工神经网络算法。; B:人工神经网络既可以设计监督学习算法也可以设计非监督学习算法。; C:支持向量机算法属于线性分类算法,属于监督学习范畴。; D:K-means算法用于聚类,属于非监督学习范畴。
18.
下列算法哪些是无监督学习算法( ) 选项:A、空间聚类 B、主成分分析 C、支持向量机 D、Q-learning
19.
以下哪些算法是无监督学习算法?A、空间聚类B、主成分分析C、支持向量机D、Q-LEARNING
20.
以下哪些算法属于无监督学习算法? 选项: A、空间聚类 B、 主成分分析 C、 Q—learning D、 支持向量机
21.
用于监督分类的算法有选项: A:支持向量机; B:决策树; C:神经网络; D:线性回归
22.
以下哪个算法通常用于解决回归问题? 选项: A、支持向量机算法 B、朴素贝叶斯算法 C、线性回归算法 D、K-means聚类算法
23.
用于监督分类的算法有选项: A:支持向量机; B:决策树; C:神经网络; D:线性回归
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