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[判断题]

线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面

提问人：网友xiaozhan00 发布时间：2022-01-07
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第1题
下列关于感知器算法的说法中错误的是

A、在感知器算法中的学习率是可以改变的

B、在感知器算法中可以通过调整学习率p来减少迭代次数。

C、在感知器算法中，如果样本不是线性可分的，则算法最后不会收敛。

D、感知器算法也适用于线性不可分的样本

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第2题
下列选项中属于支持向量机面对的线性不可分问题的是？

A、异常点干扰和非线性分类

B、异常点干扰和线性分类

C、非异常点干扰和线性分类

D、非异常点干扰和非线性分类

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第3题
设[图]为圆柱面[图]夹在两平面[图]之间的部分，其法向...

设为圆柱面夹在两平面之间的部分，其法向量指向外侧，则积分的值大于零.

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第4题
下面关于支持向量机（SVM）的描述错误的是（ ）？

A、是一种生成式模型

B、是一种监督式学习的方法

C、可用于多分类的问题

D、支持非线性的核函数

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第5题
向量[图][图]则有A、[图]B、[图]C、[图]D、[图]...

向量则有

A、

B、

C、

D、

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第6题
当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。
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第7题
考虑文字背后语义关联的是()

A、TF(词频)

B、TF-IDF(词频-逆向文档频率

C、TF,TF-IDF

D、LDA主题模型

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第8题
熵是为消除不确定性所需要获得的信息量. 投掷均匀正六面体骰子的熵是: ()

A、1比特

B、2.6比特

C、3.2比特

D、3.8比特

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第9题
层次聚类是属于监督学习
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第10题
数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
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