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举一反三
【判断题】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。
A.
正确
B.
错误
【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面，原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小，而支持向量机的目标是分类边距最大，所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向，然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向，然后通过调整截距项让训练精度最优
【多选题】下列关于支持向量机说法正确的是（ ）
A.
支持向量机可以解决回归预测问题
B.
支持向量机是无监督机器学习方法
C.
支持向量机能够解决二分类问题
D.
支持向量机是有监督机器学习方法
【单选题】若一个栈以向量VE1…n]存储，初始栈顶指针top为n+1，则下列X进栈的操作正确的是( )。
A.
top=top+1；V[top]=X
B.
VEtop]=x；top=top+1
C.
top=top一1；V[top]=X
D.
V[top]=x；top=top一1
相关题目：
【判断题】独立观测环：由独立观测所获得的基线向量所构成的闭合环
A.
正确
B.
错误
【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面，原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小，而支持向量机的目标是分类边距最大，所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向，然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向，然后通过调整截距项让训练精度最优
【判断题】线性支持向量机可以处理复杂的决策边界
A.
正确
B.
错误
【判断题】支持向量机可以通过降维处理线性不可分的情况。
A.
正确
B.
错误
【判断题】PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。
A.
正确
B.
错误
【判断题】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。
A.
正确
B.
错误
【单选题】线性支持向量机求取的
A.
与所有样本有关。
B.
仅与支持向量有关。
【多选题】下列关于支持向量机说法正确的是（ ）
A.
支持向量机可以解决回归预测问题
B.
支持向量机是无监督机器学习方法
C.
支持向量机能够解决二分类问题
D.
支持向量机是有监督机器学习方法
【判断题】若向量组α,β线性无关,则向量组α-β,α+β线性无关.
A.
正确
B.
错误
【判断题】支持向量机的准确率一定没有神经网络的好。( )
A.
正确
B.
错误
【单选题】若一个栈以向量VE1…n]存储，初始栈顶指针top为n+1，则下列X进栈的操作正确的是( )。
A.
top=top+1；V[top]=X
B.
VEtop]=x；top=top+1
C.
top=top一1；V[top]=X
D.
V[top]=x；top=top一1