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提问人:网友yjh851212 发布时间:2022-01-07
[主观题]

完成教材P141的6.2题。 6.2 试用LIBSVM,在西瓜数据集3.0a上分别用线性核和高斯核训练一个SVM,并比较其支持向量的差别。(注意:LIBSVM是著名SVM软件包,大家去下载,安装,用基于Matlab版本的,西瓜数据集a在我们教材上有,上次我们有个作业,我也给出了该数据集)

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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
SVM中常用的核函数包括哪些?()

A.高斯核函数

B.Sigmiod核函数

C.线性核函数

D.多顶式核函数

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第3题
教材P141的6.6题:试析SVM对噪声敏感的原因。
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第4题
训练SVM的最小时间复杂度为O(n2),那么一下哪种数据集不适合用SVM()A.大数据集B.小数据集C.中等大

训练SVM的最小时间复杂度为O(n2),那么一下哪种数据集不适合用SVM()

A.大数据集

B.小数据集

C.中等大小数据集

D.和数据集大小无关

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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

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
教材P220页的9.4题,实现K-means算法,设置三组不同的k值、三组不同的中心点,在西瓜数据集4.0上进行实验比较,并讨论什么样的初始中心有利于取得好的结果。
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第7题
Energy Efficiency数据集(ENB2012_data.xlsx,ENB2012.names)记录不同房屋的制热能源消耗和制冷
能源消耗。包括768条记录,8个特征属性,两个预测值。具体说明见ENB2012.names。 1) 在全数据集上训练线性回归模型预测制热能耗,计算模型性能:RMSE以及R2; 2) 将数据集划分训练集和测试集,在训练集上训练线性回归模型,分析模型在训练集和测试集上的性能。

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第8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9题
教材P69 第3.3题:编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0a上的验证结果. 西瓜数据集3.0a: 密度 含糖率 好瓜 0.697 0.460 1 0.774 0.376 1 0.634 0.264 1 0.608 0.318 1 0.556 0.215 1 0.403 0.237 1 0.481 0.149 1 0.437 0.211 1 0.666 0.091 0 0.243 0.267
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第10题
加载鸢尾花Iris 数据,分别用训练集Use training set和十折交叉验证Cross-validation Folds 10两种方案在数据上评估C4.5,包括正确分类的测试实例和正确分类的比例。
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