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.牛顿-拉夫逊算法是目前求解非线性方程最好的一种方法
B.牛顿-拉夫逊算法是迭代法,是逐次逼近的方法
C.修正方程是它的线性方程,它的线性化体现在把非线性方程按照泰勒级数展开,并略去高次项
D.用牛顿-拉夫逊解题时,初始值要求严格,逼近真值,否则迭代不收敛
A.要运行的迭代次数
B.梯度下降的步长
C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征
D.Lasso和ridge的正规化参数
A.单位生产能力估算法最为粗略,一般仅用于投资机会研究阶段
B.初步可行性研究阶段主要采用估算指标法
C.可行性研究阶段采用相对准确的估算方法进行分类估算
D.流动资金必须采用分项详细估算法
E.资金申请报告阶段一般使用分类估算法
方程描述的系统是().
A.线性时不变
B.非线性时不变
C.线性时变
D.非线性时变
E.都不对