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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

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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更多“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…”相关的问题
第1题
假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取下列什么措施()。

A.增加数据点

B.减少数据点

C.增加特征

D.减少特征

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第2题
题目四个点坐标为(1,1),(1,0),(-1,-1),(-1,0),用SVM分类的决策边界是()

A.y=x

B.x=0

C.y=-x

D.y=0

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第3题
以下哪项容易导致机器学习中的过拟合问题?()

A.增加训练集量

B.减少神经网络隐藏层节点数

C.删除稀疏的特征

D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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第4题
假设我们使用原始的非线性可分离SVM最优化目标函数,我们做什么可以保证结果是线性可分的?()

A.C=1

B.C=0

C.=无穷大

D.以上没有正确答案

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第5题
在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题()。

A.增加训练集量

B.减少神经网络隐藏层节点数

C.删除稀疏的特征

D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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第6题
题目线性回归的基本假设不包括哪个()

A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量

B.对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差

C.随机误差项彼此相关

D.解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立

E.随机误差项服从正态分布

F.解析

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第7题
假设你正在训练一个LSTM网络,你有一个10,000词的词汇表,并且使用一个激活值维度为100的LSTM块,在每一个时间步中,Γu的维度是多少()

A.*

B.1

C.10

D.30010000

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第8题
假设你正在训练一个LSTM网络,你有一个10,000词的词汇表,并且使用一个激活值维度为100的LSTM块,在每一个时间步中,Γu的维度是多少()。

A.1

B.100

C.300

D.10000

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第9题
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务,可以有效解决过拟合的方法包括()。

A.增加样本数量

B.增加测试集数量

C.训练更多的迭代次数

D.采用正则化方法

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第10题
社交媒体平台是文本数据最直观的呈现形式。假设你有一个推特社交媒体完整语料库,你会如何创建一个建议标签的模型?()

A.完成一个主题模型掌握语料库中最重要的词汇

B.训练袋N-gram模型捕捉顶尖的n-gram:词汇和短语

C.训练一个词向量模型学习复制句子中的语境

D.以上所有

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第11题
你在管理一个包含多阶段的项目,在每个阶段开始,都需要验证前一阶段的假设和决策,以便判断项目的商业需求是否依然存在。完成这一目标,你处于下列哪一个项目管理过程组()

A.监控过程

B.启动过程

C.收尾过程

D.执行过程

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