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

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


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以下哪些方法不可以直接来对文本分类?A.KmeansB.决策树C.支持向量机D.KNN

以下()不属于线性分类器最佳准则?A.感知准则函数B.贝叶斯分类C.支持向量机D.Fisher准则

关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()A.L2正则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数,作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||,||w||代表向量的模D.当参数C越小时,分类间隔越大,分类错误越多,趋于欠学习

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

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

下列选项中,属于数据挖掘的成熟技术的是:()。 A.支持向量机B.聚类方法C.决策树D.神经网络

支持向量机的MapReduce实现要进行几轮MapReduce()。 A.自行规定B.3C.2D.1

下列属于分类算法的有()。 A.随机森林B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.k近邻法

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

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.ID3B.K最近邻(KNN)C.支持向量机(SVM)D.K均值(K-means)

量化投资涉及到很多数学和计算机方面的知识和技术,总的来说主要有( )。Ⅰ.工人工智能Ⅱ.数据挖掘Ⅲ.贝叶斯分类Ⅳ.支持向量机Ⅴ.分形理论 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.ⅤC、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ.ⅤD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ

量化投资涉及到很多数字和计算机方面的知识和技术,总的来说主要有( )Ⅰ.人工智能Ⅱ.数据挖掘Ⅲ.贝叶斯分类Ⅳ.支持向量机Ⅴ.分形理论A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.ⅤC.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ.ⅤD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ

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D、线性回归

以下不属于回归分析的是()。A、线性回归B、BP神经网络C、ARIMAD、SVM支撑向量机

支持向量机中常用的核函数有多项式核函数、径向基核函数和()

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。

下列选项中属于浅层算法的是()A、遗传算法B、卷积神经网络C、支持向量机D、深度学习

IBM360/91属于()。A、向量流水机B、标量流水机C、阵列流水机D、并行流水机

提高向量处理机性能的主要技术有()和()。

以下属于基于历史数据的光伏电站功率预测统计方法的有()。A、统计外推法B、人工神经网络法C、支持向量机法D、时间序列法

支持向量机(SVM)属于()技术。A、回归B、分类C、描述D、验证

多选题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D线性回归

单选题IBM360/91属于()。A向量流水机B标量流水机C阵列流水机D并行流水机

填空题提高向量处理机性能的主要技术有()和()。

判断题对于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。A对B错

单选题为了提高向量处理机的性能,会采用一些特殊的技术,下面那一项不是提高向量处理机性能而采用的技术?()A链接技术B向量递归技术CCache缓存技术D稀疏矩阵的处理技术

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