1、以下关于非线性支持向量机的描述中,哪一项是错误的?单

A. 回归分析是一种有监督学习

B. 回归分析是一种无监督学习

C. 追加了绝对值损失(L1正则)的线性回归叫做Lasso回归

D. 回归分析是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

A. 支持多种硬件设置的调度管理。

B. 算子同步、异构执行,多流并发。

C. 支持端、云多种设备形态要求

D. 内存池化管理,高效内存复用

A. TRUE

B. FALSE

A. 常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART等

B. 决策树的构造就是进行属性的选择,确定各个特征属性之间的树结构

C. 纯度的量化指标只能通过信息熵

D. 构建决策树的关键步骤就是按照所有的特征属性进行划分操作,对所有的划分操作的结果集的“纯度"进行比较

A. 误差是指学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差

B. 训练误差指的是在新样本上的误差

C. 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训炼样本上工作的很好

D. ,从模型训练过程的角度,误差可以被分为训练误差以及泛化误差

A. Softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。

B. Softmax为多类问题中的每个分类分配了概率值,这些概率值加起来不一定等于1。

C. Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于二分类的问题。

D. 逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。