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[单选题]

假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。当你使用较大的C（C趋于无穷），则（）。

A.仍然能正确分类数据

B.不能正确分类

C.不确定

D.以上均不正确

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发布时间：2023-07-08
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更多“假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。当你使用较大的C（C趋于无穷），则（）。”相关的问题

第1题

假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如
果移除这些圈起来的数据，决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()

假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除

A.Yes

B.No

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第2题

P（θ）是在没有数据支持下，θ发生的概率:先验概率（）

A.P（θx）是在数据X的支持下，θ发生的概率:后验概率

B.p（xθ）是给定参数θ的概率分布:似然函数

C.logit回归输出的是Y属于某一类的概率，也可以表示某事件发生的概率，B正确

D.SVM通过寻找使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面实现结构风险最小化，C正确

E.SVM通过减小惩罚参数C来避免过拟合，因为C越大，分类就越苛刻，越容易过拟合，D正确

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第3题

假定被检验的数据M（x)=1000，其选择生成多项式为G（x)=x3+x+1，该数据的循环冗余校验码（CRC码)应为（

假定被检验的数据M(x)=1000，其选择生成多项式为G(x)=x3+x+1，该数据的循环冗余校验码(CRC码)应为()。

A．1000110

B．1000101

C．1000111

D．10000

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第4题

假定被检验的数据M（x)=1000，其选择生成多项式为G（x)=x3+x+l，该数据的循环冗余校验码（CRC码)应为（

假定被检验的数据M(x)=1000，其选择生成多项式为G(x)=x3+x+l，该数据的循环冗余校验码(CRC码)应为()。

A．1000110

B．1000101

C．1000111

D．1000000

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第5题

假定AA为一个类，a为该类公有的数据成员，x为该类的一个对象，则访问x对象中数据成员a的格式为x->a。（)
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第6题

根据X和Y的10组观察值得到如下数据。 ∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=204200 =315400；=133300 假定满足CLRM的所

根据X和Y的10组观察值得到如下数据。

∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=204200

根据X和Y的10组观察值得到如下数据。 ∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=20420

假定满足CLRM的所有假定，求根据X和Y的10组观察值得到如下数据。 ∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=20420根据X和Y的10组观察值得到如下数据。 ∑Yi=1110；∑Xi=1680；∑XiYi=20420

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第7题

假定AA为一个类，a为该类公有的数据成员，x为该类的一个对象，则访问x对象中数据成员a的格式为（）。

A.x（）

B.x[a]

C.x->a

D.x.a

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第8题

题目假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑（）

A.增加训练数据

B.减少训练数据

C.计算更多变量

D.减少特征

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第9题

题目下列有关SVM，描述错误的是（）

A.可以解决小样本下机器学习的问题

B.提高泛化性能

C.可以解决高维、非线性问题

D.对缺失数据不敏感

E.解析支持向量机

F.优点

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第10题

在学习过程中，X表示数据集，Y是所有标记的集合，也称为（)。

A.属性集合

B.样本集合

C.输出空间

D.函数

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第11题

关于SVM的描述正确的是:( )

A.支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

B.支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器

C.支持向量机的学习策略就是间隔最大化

D.支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化

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