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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目SVM中使用高斯核函数之前通常会进行特征归一化,以下关于特征归一化描述不正确的是()

A.经过特征归一化得到的新特征优于旧特征

B.特征归一化无法处理类别变量

C.SVM中使用高斯核函数时,特征归一化总是有用的

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C、SVM中使用高斯核函数时,特征归一化总是有用的

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第1题
SVM中常用的核函数包括哪些?()

A.线性核函数

B.Sigmiod核函数

C.多项式核函数

D.高斯核函数

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第2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3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4题
以下关于SVM算法说法错误的是?()

A.支持向量是距离超平面最近的点组成的向量

B.SVM算法不能用于处理非线性数据集

C.SVM可以被用于解决分类问题

D.SVM算法可以使用多种核函数

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第5题
SVM算法中,核函数的选择不会对结果产生较大的影响,因此可以任意选择核函数。()
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第6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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第7题
假定使用SVM学习数据X,数据X里面有些点存在错误。现在如果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

C.以上均不正确

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第8题
核函数是支持向量机的关键,关于核函数说法正确的是()。

A.多项式核中的多项式次数为2时,多项式核退化为线性核

B.只要一个函数所对应的核矩阵为半正定时,就能作为核函数

C.高斯核的带宽要求大于0

D.对于一个半正定核矩阵,不一定能找到一个与之对应的映射

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第9题
常见的核函数主要包括()。

A.多项式核

B.高斯核

C.线性核

D.以上全部

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第10题
常见的核函数主要包括()。

A.多项式核

B.高斯核

C.线性核

D.拉普拉斯核

E.Sigmoid核

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第11题
假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象,我们怎么保证模型线性可分()。

A.设C=1

B.设C=0

C.设C=无穷大

D.以上答案都不正确

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