A. 对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量 B. 支持向量机的核函数负责输入变量与分类变量之间的映射 C. 支持向量机可根据主题对新闻进行分类 D. 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题
A. 盈利率 B. 损失误差 C. 间隔 D. 保证金
A. 所需的支持向量个数最少 B. 计算复杂度最低 C. 训练误差最低 D. 有望获得较低的测试误差
A. Boosting Bagging C. Random Forest D. 随机森林
A. Boosting B. AdaBoost C. 随机森林 D. EM
A. 串行训练的算法 B. 基分类器彼此关联 C. 串行算法不断减小分类器训练偏差 D. 组合算法可以减小分类输出方差
A. 各基础分类器并行生成 B. 各基础分类器权重相同 C. 只需要较少的基础分类器 D. 基于Bootstrap采样生成训练集
A. 将多个数据集合集成在一起进行训练 B. 将多源数据进行融合学习 C. 通过聚类算法使数据集分为多个簇 D. 将多个机器学习模型组合起来解决问题
A. 有监督 B. 无监督 C. 半监督 D. 都不是
A. Expectation-Maximum B. Expect-Maximum C. Extra-Maximum D. Extra-Max
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