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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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关于SVM,以下描述正确的是()

A、支持向量机复杂度主要与支持向量的数目有关 $;$ 支持向量机训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关 $;$SVM中划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的,对未见
示例的泛化能力最强. $;$ “异或”问题可能会导致空间中样本线性不可分

答案:ABCD

随便搞的题库做做
监督学习的学习数据既有特征(feature),也有标签(label)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6031.html
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根据机器智能水平由低到高,正确的排序是( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-ed28-c07f-52a228da6027.html
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池化操作的作用是:
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关于update语句和delete语句的使用需要注意的问题,下列说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da602c.html
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numpy.arange(0,4)的结果为( )
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逆归结的一大特点是能自动发明新谓词,这些谓词可能对应于样例属性和背景知识中不存在的新知识
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601c.html
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智能控制的开发,目前认为有以下途径() 
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f110-c07f-52a228da600c.html
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BERT网络不是常见的深度神经网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da603e.html
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数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6015.html
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以下关于知识图谱的说法错误的是( )。
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题目内容
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多选题
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随便搞的题库做做

关于SVM,以下描述正确的是()

A、支持向量机复杂度主要与支持向量的数目有关 $;$ 支持向量机训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关 $;$SVM中划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的,对未见
示例的泛化能力最强. $;$ “异或”问题可能会导致空间中样本线性不可分

答案:ABCD

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相关题目
监督学习的学习数据既有特征(feature),也有标签(label)

A. A、正确
B、错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6031.html
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根据机器智能水平由低到高,正确的排序是( )。

A. 计算智能、感知智能、认知智能$;$感知智能、认知智能、计算智能$;$计算智能、认知智能、感知智能$;$认知智能、计算智能、感知智能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-ed28-c07f-52a228da6027.html
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池化操作的作用是:

A. 上采样$;$下采样$;$padding$;$增加特征图通道数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da602b.html
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关于update语句和delete语句的使用需要注意的问题,下列说法正确的是()

A. 使用delete语句的时候需要注意把where字句写上,如果没有指定 WHERE 子句,MySQL 表中的所有记录将被删除$;$ 在iris表中删除sepal_length等于6的记录,写法是“delete * from iris where sepal_length = 6;”$;$ 更新数据的时候可以忽略更新数据的数据类型$;$ 每一次使用update更新数据的时候,只可以更新一个字段

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da602c.html
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numpy.arange(0,4)的结果为( )

A. array([0, 1, 2, 3])$;$array[0, 1, 2, 3]$;$[0, 1, 2, 3]$;$array([0, 1, 2, 3, 4])

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da602e.html
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逆归结的一大特点是能自动发明新谓词,这些谓词可能对应于样例属性和背景知识中不存在的新知识
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智能控制的开发,目前认为有以下途径() 

A. 基于数据挖掘的专家智能控制$;$基于遗传算法的软计算控制$;$基于人工神经网络的神经网络控制$;$以上说法都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f110-c07f-52a228da600c.html
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BERT网络不是常见的深度神经网络
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数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6015.html
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以下关于知识图谱的说法错误的是( )。

A. 实体之间通过它们之间的一些关系来连接,通过这种方式形成"图"$;$实体内通过关系来刻画内在属性$;$知识图谱以结构化的形式、描述客观世界中存在的概、实体和实体间的关系$;$知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识,称为标识符

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6015.html
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