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"支持向量机"相关考试题目
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对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为包含（ ）的优化问题。
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支持向量机(即 SVM )以 VC 维理论为基础,利用最大间隔算法去近似地实现结构风险最小化原理,是一种基于统计学习理论的新型通用机器学习方法,该方法只能解决线性可分问题。
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支持向量机属于下面哪一种数据挖掘方法()
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支持向量机分类法SVM是指 ( )
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MAP分类器属于生成模型，支持向量机属于（）模型
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对于在原空间中线性不可分问题，支持向量机（）。
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在支持向量机中，分类超平面的一般形式是W^T*X + b = 0
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在利用二分类支持向量机来解决多分类的问题中，为了减少支持向量机的个数，我们可以用（）来构建树状结构的多分类模型。
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支持向量机的基本思想/方法是什么？
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支持向量机SVM是结构风险最小化模型，而逻辑回归LR是经验风险最小化模型。（ ）
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\t主流的股价预测模型有（）\tⅠ．神经网络预测模型\tⅡ．灰色预测模型\tⅢ．支持向量机预测模型\tⅣ．市场定价模型
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对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
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支持向量机可以看作是具有一层隐藏层的神经网络。支持向量机的理论基础是（）
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关于支持向量机中硬间隔和软间隔的说法错误的是（）。
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支持向量机是寻找最大化样本间隔的边界。
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支持向量机（SVM）方法通过最大化支持向量到分隔超平面的距离来训练分类器。
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支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
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线性支持向量机可以处理复杂的决策边界
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支持向量机可以通过降维处理线性不可分的情况。
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支持向量机模型的复杂程度与支持向量的数目有关
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支持向量机属于判别模型
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扩展库sklearn.svm中提供了线性支持向量机分类器LinearSVC、线性支持向量机回归器LinearSVR,基于libsvm的支持向量机分类器SVC、支持向量机回归器SVR,无监督异常值检测OneClassSVM,以及NuSVC和NuSVR。
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支持向量机的核心是对线性可分问题找到一对超平面,超平面的距离 。
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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
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假设我们在支持向量机（SVM）算法中对惩罚参数C的不同值进行可视化。由于某种原因，我们忘记了标记C值的可视化，令c1、c2、c3分别对应着下面的图1、图2和图3。则关于下列说法正确的是（ ）
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卷积深度学习算法在图像识别领域一定优于支持向量机等传统分类算法的性能。
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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
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支持向量机(SVM)促进了二十一世纪初统计机器学习的发展。
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支持向量机与模式识别属于两种无关的技术范畴
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支持向量机的一个重要创新是（）观察到许多机器学习算法都可以写成样本间点积的形式
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线性支持向量机求取的
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支持向量机属于回归技术。
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按有监督学习和无监督学习分类，支持向量机属于无监督学习
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题目：基于支持向量机的雷达干扰类型识别研究
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在支持向量机分类算法中，用于支撑两个类别最宽分解线的这些样本点称为_______
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支持向量机SVM常常用来进行（ ）。
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下列关于支持向量机说法正确的是（ ）
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支持向量机的准确率一定没有神经网络的好。( )
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感知机和支持向量机算法的探究(任选 1 题) 1. 比较 感知机和支持向量机效果,并实现书中算例 ? 2. 适合线性不可分数据的支持向量机模型及其应用。 3. 感知机和支持向量机 知识点整理,配思维导图或流程图及说明。 4. 感知机和支持向量机 相关的探究问题 注:代码要求 书写规范,注释清楚,程序运行正常(请配 readme.txt 在代码文件夹中对函数和运行文件进行说明)。
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支持向量机SVM算法采用的损失函数是（ ）
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支持向量机分类方法的基本思路是将低维空间中的待分类点，通过升到n维空间以找到一个n-1维的最大间隔超平面将不同的类别区分开。
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sklearn支持向量机SVM,不能完成的操作是哪一个?
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支持向量机的目标函数是最小化间隔，并转化为求解一个凸二次优化问题。
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在支持向量机中，支持向量都是位于决策边界上的训练记录
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简单的说，SVM（支持向量机）是一种算法，它以以下方法做工，它是一种非线性映射额，把原训练数据映射到较高的维上，在新的维上，它搜索最佳分离超平面。
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多分类支持向量机不再需要参数b的原因是
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不属于支持向量机特征的是
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线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最小权向量的二次规划问题。
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支持向量机是机器学习方法中优秀的方法，其理论是基于（ ）理论。
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题目：基于支持向量机的无人机侦察图像应用研究
