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单选题
SVM(支持向量机)是一种( )算法
A.
回归
B.
分类
C.
聚类
D.
强化学习
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学科:
机器学习
时间:
2024-05-14 15:43:20
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题目1
单选题
SVM(支持向量机)是一种( )算法
A. 回归
B. 分类
C. 聚类
D. 强化学习
题目2
单选题
SVM(支持向量机)是一种基于()的分类算法
A. 贝叶斯定理
B. 逻辑回归
C. 线性判别分析
D. 决策树
题目3
单选题
SVM(支持向量机)的目标是找到一个最优的( )
A. 分类边界
B. 分类器
C. 损失函数
D. 正则化项
题目4
单选题
SVM(支持向量机)中的核函数的作用是( )
A. 将低维空间映射到高维空间
B. 将高维空间映射到低维空间
C. 计算样本点与分类边界之间的距离
D. 优化模型的超参数
题目5
单选题
SVM是什么类型的机器学习算法
A. 无监督学习算法
B. 监督学习算法
C. 半监督学习算法
D. 强化学习算法
题目6
单选题
SVM是一种什么类型的分类器
A. 线性分类器
B. 非线性分类器
C. 可以是线性或非线性分类器
D. 随机分类器
题目7
单选题
SVM中的支持向量是什么
A. 用于计算超平面的向量
B. 训练数据中距离分类边界最近的点
C. 训练数据中所有点的向量
D. 用于对测试数据进行分类的向量
题目8
单选题
SVM的训练过程需要计算各个样本点到超平面的距离,并选取距离最近的样本点作为支持向量.这个过程中使用的距离度量方式通常是
A. 曼哈顿距离
B. 欧几里得距离
C. 余弦相似度
D. 皮尔逊相关系数
题目9
单选题
高斯核函数在SVM中的形式是什么
A. K(x,y)=xy
B. K(x,y)=(xy+c)^d
C. K(x,y)=exp(-||x-y||^2/(2sigma^2))
D. K(x,y)=1/(1+exp(-xy))
题目10
单选题
在支持向量机(SVM)中,超平面到最近的数据点的距离最大化是为了
A. 提高分类速度
B. 减少计算复杂度
C. 提高分类器的泛化能力
D. 减小模型的复杂度
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