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假定现在有一个四分类问题,你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型,你需要训练几个SVM模型?

A.1

B.2

C.3

D.4


参考答案和解析
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考题 关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

考题 有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()A.2x+y=4B.x+2y=5C.x+2y=3D.2x-y=0

考题 在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?A.增加训练集量B.减少神经网络隐藏层节点数C.删除稀疏的特征D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

考题 请简要介绍下SVM

考题 假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象,我们怎么保证模型线性可分()A.设C=1B.设C=0C.设C=无穷大D.以上都不对

考题 训练完SVM模型后,不是支持向量的那些样本我们可以丢掉,也可以继续分类()A.正确B.错误

考题 关于SVM泛化误差描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM的误差阈值

考题 以下关于硬间隔hard margin描述正确的是()A.SVM允许分类存在微小误差B.SVM允许分类是有大量误差

考题 训练SVM的最小时间复杂度为O(n2),那么一下哪种数据集不适合用SVM()A.大数据集B.小数据集C.中等大小数据集D.和数据集大小无关

考题 假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据,决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()A.YesB.No

考题 关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( ) A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

考题 如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( ) A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数)

考题 考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( ) A.把除了最后一层外所有的层都冻住,重新训练最后一层B.对新数据重新训练整个模型C.只对最后几层进行调参(finetune)D.对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

考题 聚类的典型应用不包括( ),(请作答此空)是一个典型的聚类算法。A.决策树 B.Apriori C.k-means D.SVM

考题 根据现有的心脏病患者和非心脏病患者数据来建立模型,基于该模型诊断新的病人是否为心脏病患者,不适于用算法( )分析。A.ID3 B.K最近邻(KNN) C.支持向量机(SVM) D.K均值(K-means)

考题 数据挖掘中分类的典型应用不包括( )。(请作答此空)可以用于数据挖掘的分类任务。A.EM B.Apriori C.K-means D.SVM

考题 你想做一个飞机模型,但是你缺乏相关的知识;如果你是个航模专家,应邀为朋友做一个与你曾经做过的飞机模型同样的模型,那么从心理学上对问题的定义来看它们分别是()A、真问题、假问题B、假问题、真问题C、真问题、真问题D、假问题、假问题

考题 SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal marginc lassifier)。

考题 对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

考题 某重点高中,因为话机问题需要进行走访,但是现在有一个针对高三毕业生搞的一个优惠活动,如果是你,你会怎么做?

考题 支持向量机(SVM)属于()技术。A、回归B、分类C、描述D、验证

考题 假如你需要设计一个BootLoader,在具体开发之前,你需要确定哪几个主要问题?

考题 以下描述错误的是()。A、SVM是这样一个分类器,它寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器B、在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差C、在决策树中,随着树中结点输变得太大,即使模型的训练误差还在继续降低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的原因D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类

考题 问答题假如你需要设计一个BootLoader,在具体开发之前,你需要确定哪几个主要问题?

考题 单选题你想做一个飞机模型,但是你缺乏相关的知识;如果你是个航模专家,应邀为朋友做一个与你曾经做过的飞机模型同样的模型,那么从心理学上对问题的定义来看它们分别是()A 真问题、假问题B 假问题、真问题C 真问题、真问题D 假问题、假问题

考题 单选题支持向量机(SVM)属于()技术。A 回归B 分类C 描述D 验证

考题 判断题SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)A 对B 错