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支持向量机
供稿人: 高
  • 1. 支持向量机（SVM）是一种有监督的机器学习算法，常用于分类和回归任务。SVM 的目标是找到最能将数据点分成不同类别的超平面，并在类别之间留出明确的余量。SVM 的工作原理是将输入数据映射到高维特征空间，并找到能最大化类间边际的最优超平面。这个最优超平面是通过求解一个优化问题找到的，该问题的目的是使分类误差最小化和边际最大化。SVM 以其处理高维数据和复杂分类任务的能力而著称。通过使用核函数将数据映射到高维空间，它还能有效处理非线性数据。SVM 因其灵活性、准确性和鲁棒性，被广泛应用于文本分类、图像识别和生物信息学等多个领域。

    支持向量机 (SVM) 的用途是什么？
A) 分类和回归
B) 语音识别
C) 视频编辑
D) 图像处理
  • 2. SVM 的内核技巧是什么？
A) 简化决策边界
B) 将数据映射到高维空间
C) 清除异常值
D) 为数据添加噪音
  • 3. SVM 在非线性分类中通常使用哪个核？
A) RBF（径向基函数）
B) 乙状核
C) 线性内核
D) 多项式内核
  • 4. 什么是 SVM 中的正则化参数 C？
A) 尺寸数
B) 余地与误差之间的权衡
C) 内核参数
D) 支持向量数
  • 5. 核函数在 SVM 中的作用是什么？
A) 更新模型权重
B) 将输入数据映射到高维空间
C) 计算边距宽度
D) 选择支持向量
  • 6. 哪种优化算法常用于 SVM 训练？
A) 牛顿法
B) 顺序最小优化 (SMO)
C) 亚当
D) 梯度下降
  • 7. SVM 使用的损失函数是什么？
A) 铰链损失
B) 交叉熵损失
C) 均方误差
D) L2 正则化
  • 8. SVM 中的内核技巧是用来做什么的？
A) 高效处理非线性可分离数据
B) 消除数据中的噪音
C) 防止过度拟合
D) 简化模型的复杂性
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