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/300多选题) 下列属于支持向量机核函数的是()
选项:
A:线性核
B:高斯核
C:卷积核
D:多项式核
函数
线性
发布时间:
2024-05-11 18:45:14
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1.
支持向量机常用的核函数有( )选项: A:线性核函数; B:多项式核函数; C:高斯核函数; D:Sigmoid核
2.
支持向量机又被分为( )。选项: A:多项式向量机 B:线性支持向量机 C:高斯向量机 D:非线性支持向量机 E:线性核
3.
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
4.
支持向量机又被分为( )。A.多项式向量机B.线性支持向量机C.高斯向量机D.非线性支持向量机E.线性核
5.
支持向量机(SVM)在处理数据时,如何解决非线性问题? 选项: A: 使用多项式核函数 B: 使用线性核函数 C:增加更多特征 D:减少支持向量的数量
6.
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、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
7.
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
8.
支持向量机中,核函数可用于解决非线性分类问题。
9.
如果特征的数量小,样本的数量正常,那应该选择() 选项: A: LR分类器的线性核函数 B: LR分类器的高斯核函数 C: SVM分类器的线性核函数 D: SVM分类器的高斯核函数
10.
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
11.
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
12.
SVM模型中,常用的核函数有 选项: A、线性核 B、径向核 C、拉普拉斯核 D、Sigmoid核
13.
关于卷积核,下列说法错误的是______。 选项: A、卷积核又称为卷积模板或卷积窗口 B、卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围 C、卷积核中的数字代表该点与其周围点的像素值 D、卷积核的边长尺寸应是一个奇数,以确保中心点的存在
14.
利用核技巧,可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机,只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。
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.
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()。 选项: A、SVM为线性支持向量机 B、SVM为非线性支持向量机 C、超平面表示为在原来空间中的属性值的函数 D、超平面表示为支持向量的函数
17.
[多选题]下列结构属于小脑的核团是 A A.栓状核 B B.齿状核 C C.尾状核 D D.顶核 E E.球状核
18.
下列结构属于小脑的核团是选项: A:球状核 B:栓状核 C:尾状核 D:顶核 E:齿状核
19.
关于卷积核,下列说法错误的是__。A.卷积核中的数字代表该点与其周围点的像素值B.卷积核又称为卷积模板或卷积窗口C.卷积核的边长尺寸应是一个奇数,以确保中心点的存在D.卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围
20.
对于线性不可分的数据,支持向量机的解决方式是 选项: A:软间隔 B:硬间隔 C:核函数 D:以上选项均不正确
21.
下列关于决策树的说法正确的是( ) 选项: A:多项式核 B:单选题 C:RBF核 D:Sigmoid核 E:nan
22.
下列结构属于小脑的核团是()A.栓状核B.顶核C.齿状核D.球状核
23.
下列属于非脑神经核的是( )。选项: A:红核 B:黑质 C:楔束核 D:副神经核 E:薄束核
24.
()属于纹状体的脑结构是. 选项: A、尾状核与杏仁核 B、尾状核与豆状核 C、杏仁核与豆状核 D、豆状核与屏状核
25.
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?
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