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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
发布时间:
2024-06-09 19:03:24
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1.
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
2.
支持向量机(SVM)能够很方便地解决分类问题 选项: A、正确 B、错误
3.
以下哪个机器学习算法是监督学习算法?( )A、K-近邻算法(K-NN)B、支持向量机(SVM)C、决策树D、K-均值聚类算法
4.
下列哪种算法不是机器学习中的分类算法?A、支持向量机(SVM)B、决策树C、K-最近邻(KNN)D、深度学习(DL)
5.
下面哪些是常用的非监督分类算法?( )选项: A:K-means算法 B:支持向量机(SVM) C:期望最大化(EM)算法 D:主成分分析(PCA)
6.
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
7.
用于监督分类的算法有()。 答案:神经网络 决策树 支持向量机
8.
下列不属于监督学习的算法是( )选项: A:k-NN ; B: k-Means; C:支持向量机(SVM); D:决策树
9.
下面关于支持向量机(SVM)的描述错误的是( ) 选项: A、对于分类问题,支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线,从而确定支持向量 B、 支持向量机的核函数负责输入变量与分类变量之间的映射 C、 支持向量机可根据主题对新闻进行分类 D、 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题
10.
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
11.
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
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:决策树#神经网络#线性回归#支持向量机
15.
用于监督分类的算法有? 支持向量机线性回归决策树神经网络
16.
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
17.
以下关于支持向量机的说法正确的是( ) 选项: A:SVM分类面取决于支持向量 B:SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化 C:SVM适用于大规模数据集 D:SVM方法简单,鲁棒性较好
18.
以下关于支持向量机的说法正确的是 ( )。选项: A:SVM分类面取决于支持向量 B:SVM方法简单,鲁棒性较差 C:SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化 D:SVM适用于大规模数据集
19.
下面关于支持向量机(SVM)的描述错误的是( )(单选题) 选项: A: 对于分类问题,支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线,从而确定支持向量 B: 支持向量机的核函数负责输入变量与分类变量之间的映射 C: 支持向量机可根据主题对新闻进行分类 D: 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题
20.
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
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