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单选(2分)下列不是SVM核函数的是( )
选项:
A:多项式核函数
B:逻辑核函数
C:径向基核函数
D:线性核函数
函数
线性
径向
发布时间:
2024-06-06 12:07:23
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下列不是SVM核函数的是()。 选项: A:多项式核函数 B:Logistic核函数 C:径向基核函数 D:Sigmoid核函数
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下面哪些函数属于全局核函数? 选项: A:线性核函数 B:多项式核函数 C:径向基核函数RBF D:Sigmoid核函数
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一般经常使用的核函数有() 选项: A:线性核函数 B:poly核函数 C:sigmoid核函数 D:rbf核函数
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迄今为止,最成功的神经网络学习算法是() 选项: A:硬间隔支持向量机 B:软间隔支持向量机 C:线性核函数支持向量机 D:多项式核函数支持向量机
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一个SVM存在过拟合问题,( )能提高模型的性能。 选项: A:增大惩罚参数C B:减小惩罚参数C C:减小核函数系数(gamma值) D:增大核函数系数(gamma值)
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1198.一个SVM存在过拟合问题,( )能提高模型的性能。 选项: A:增大惩罚参数C B:减小惩罚参数C C:减小核函数系数(gamma值) D:增大核函数系数(gamma值)
9.
一个SVM存在欠拟合问题,下面怎么做能提高模型的性能:() A: 减小核函数系数(gamma值) B: 减小惩罚参数C C: 增大核函数系数(gamma值) D: 增大惩罚参数C
10.
179、一个SVM模型存在欠拟合问题,下面怎么做能提高模型的性能? 选项: A:增大惩罚参数C B:减小惩罚参数C C:减小核函数系数(gamma值) D:增大核函数系数(gamma值)
11.
一个SVM存在欠拟合问题,下面怎么做能提高模型的性能:()A.增大惩罚参数CB.减小惩罚参数CC.减小核函数系数(gamma值)D.增大核函数系数(gamma值)
12.
卷积神经网络的参数在( )中选项: A:池化核 B:卷积核 C:卷积核和全连接层 D:激活函数
13.
缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错,以下哪种形式适合这种方法()。(单选题) 选项: A:硬间隔支持向量机 B:软间隔支持向量机 C:线性核函数支持向量机 D:多项式核函数支持向量机
14.
1.SVM算法可以利用核函数把低维线性不可分问题映射到高维成线性可分问题。 选项: A:正确 B:错误
15.
Weka中运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为1,则以下描述正确的是()。 A: 超平面表示为支持向量的函数 B: SVM为线性支持向量机 C: 分类器运行后会输出2个三元SMO模型 D: SVM为非线性支持向量机
16.
151.缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错,( )形式适合这种方法。 选项: A:A.硬间隔支持向量机 B:B.软间隔支持向量机 C:C.线性核函数支持向量机 D:D.多项式核函数支持向量机
17.
核函数是将低维数据映射到高维空间。( )选项: A:对 B:错
18.
Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()
19.
Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()。
20.
如果SVM模型欠拟合, 以下方法哪些可以改进模型( )选项: A:增大惩罚参数C的值 B:减小惩罚参数C的值 C:减小核函数的参数
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