题目内容
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[单选题]
()是一种用于线性和非线性数据的分类算法,它将原数据变换到高维空间,使用称作支持向量的基本训练元组,从中发现分离数据的超平面。
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
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A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
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
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
B、Fishser线性判别分析(Linear Discriminant analysis,LDA)由R.A.Fisher于1936年提出
C、Fishser线性判别分析的基本思想是投影
D、是多元分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法
A.线性回归分析是一种浅层学习方法
B.K-means聚类是一种浅层学习方法
C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法
D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射
可同时用于财务评价和国民经济评价的不确定性分析方法为()。
A.线性盈亏平衡分析
B.非线性盈亏平衡分析
C.敏感性分析
D.动态盈亏平衡分析