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[判断题]

应用SVM算法时,每个核函数都可以将低维空间中的线性不可分数据映射为高维空间的线性可分数据,因此选择哪个核函数都可以()

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第1题
SVM算法中,核函数的选择不会对结果产生较大的影响,因此可以任意选择核函数。()
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第2题
SVM中常用的核函数包括哪些?()

A.高斯核函数

B.Sigmiod核函数

C.线性核函数

D.多顶式核函数

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第3题
下列哪项叙述是正确的()

A.LR模型在加入正则化项后Variance将增大

B.线性SVM是寻找最小边缘的超平面的一个分类器

C.Xgboost和GDBT都是属于boosting算法

D.xgboost和随机森林都是属于bagging算法

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第4题
在实际应用中,常需模拟服从正态分布的随机变量,其密度函数为式中,a为均值,σ为标准差.如果s和t

在实际应用中,常需模拟服从正态分布的随机变量,其密度函数为

式中,a为均值,σ为标准差.

如果s和t是(-1,1)中均匀分布的随机变量,且,令

则u和v是服从标准正态分布(a=0,σ=1)的两个互相独立的随机变量.

(1)利用上述事实,设计一个模拟标准正态分布随机变量的算法.

(2)将上述算法扩展到一般的正态分布.

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第5题
回归算法包括()。

A.线性回归

B.非线性回归

C.逻辑回归

D.SVM

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第6题
下列属于数据挖掘的分类算法的是()。

A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

D.决策树(DecisionTree,DT)

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第7题
机器学习算法SVM,其分割面可能是什么样子的?()

A.直线

B.平面

C.曲面

D.超平面

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第8题
下列属于数据挖掘的分类算法的是()

A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

B.决策树(DecisionTree,DT)

C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

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第9题
SVM建立在计算学习理论的()原则之上。

A.结构风险最小化

B.最大似然

C.维数最小

D.计算复杂度最低

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第10题
假定一维整型数组a[n]中的每个元系值均在[0,200]区间内,用C++函数编写一个算法,分别统计出落
在[0,20],(20,50],(50,80],(80,130],(130,200]各区间内的元素个数。

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第11题
感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值()

A.梯度下降法

B.最小均方误差

C.最大均方误差

D.平均值法

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