题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

关于SVM算法说法正确的是()

A.分类器参数与所有训练集样本均有关.超平面法向量是所有样本的线性组合

B.分类器参数只与支持向量样本均有关.超平面法向量是支持向量的线性组合

C.分类器参数与所有训练集样本均有关.减少任何一个样本,分类器都会发生变化

D.分类器参数只与支持向量样本均有关.减少任何一个样本,分类器都不会发生变化

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第1题

如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面(分类器),其中W是行向量,X是列向量表示样本,y表示对应目标值(标签值),那么在SVM算法中,支持向量样本满足的方程是()

A.y(WX+b)=0

B.y(WX+b)>0

C.y(WX+b)=-1

D.y(WX+b)=1

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第2题

如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面(分类器),其中W是行向量,X是列向量,那么在SVM算法中,满足方程的样本是支持向量()

A.WX+b=0

B.WX+b=1

C.WX+b>0

D.WX+b<0

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第3题

SVM算法是利用超平面进行分类的算法()
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第4题

关于朴素贝叶斯算法,下列说法正确的是()

A.通过先验概率的结果,对后验概率不断的做调整

B.有着坚实的数学理论基础,分类效果比其他分类器好

C.假设样本各属性之间是相互独立的

D.所需要估计的参数比较少

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第5题

对于二分类问题,线性分类器用一个超平面将两类样本分开,对于二维平面,这个超平面是一条()

A.折线

B.曲线

C.直线

D.以上说法都不对

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第6题

根据训练集获取方式和组合算法的不同,组合分类器的主要类型有Bagging,Boosting,Stacking。()
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第7题

在猫狗图像分类任务中,如果100个样本,其中50张猫,50张狗,但图像混在一起,无法区分他们是猫是狗,也就是每个图像无对应的类别标签。如果将这100张样本作为训练集,使用机器学习算法训练学习如何分类猫和狗,此时的训练方法是?()

A.无监督学习

B.半监督学习

C.监督学习

D.混合学习

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第8题

关于样本面板功能说法正确的有()

A.样本面板和混色器一起组合构成“颜色”面板组

B.在样本面板中,可以选择笔触和填充颜色

C.在样本面板中可以查看、更改、创建和编辑样本组

D.样本面板显示当前本组中的所有颜色

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第9题

以下关于神经网络的说法中正确的是()

A.神经网络和逻辑回归算法类似,可解释性较强

B.神经网络算法的激活函数对结果没有太大影响,可以任意选择

C.神经网络是最好的现成的分类器

D.神经网络需要大量的参数

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第10题

Bagging方法具有可以并行训练的算法,组合算法可减小方差,基分类器算法需选择小偏差算法的特点。()
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