A.支持向量機的分類函數(shù)稱為核函數(shù)(kernelfunction)
B.核函數(shù)(kernelfunction)都是非線性的
C.核函數(shù)可以多項式核函數(shù)及徑向基核函數(shù)
D.利用核函數(shù)的變化,可以將原先在低維度空間無法分類的問題轉(zhuǎn)到高維度空間達以達成需要的分類效果
E.支持向量機可以透過核函數(shù)的轉(zhuǎn)換,簡化分類的困難度
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A.分群問題被定義為:將未知的新訊息歸納進已知的信息中
B.機器學習領(lǐng)域中的分群問題,重點在于新的數(shù)據(jù)和已分類的數(shù)據(jù)互相比較,看看新數(shù)據(jù)在分類過的數(shù)據(jù)中,和哪一類數(shù)據(jù)比較類似
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D.分群的問題要事先幫數(shù)據(jù)做卷標(label)
E.分群的基礎(chǔ)在于要根據(jù)可以區(qū)分出兩種群體的特征來分群
A.算法、復雜的軟件、計算機計算能力
B.算法、無適當?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機計算能力
C.缺強大的操作系統(tǒng)、無適當?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機計算能力
D.復雜的軟件、計算機計算能力、大量的數(shù)據(jù)
E.無適當?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機計算能力、大量的數(shù)據(jù)
A.收集歷史資料
B.把問題化成函數(shù)的形式
C.先問一個問題
D.學習(訓練)
E.打造一個函數(shù)學習機
根據(jù)『人工智能導論』這本書,用AI解決問題的步驟順序為何?()
1.收集歷史數(shù)據(jù)
2.把問題化成函數(shù)的形式
3.先問一個問題
4.學習(訓練)
5.打造一個函數(shù)學習機
A.12345
B.13254
C.13245
D.32154
E.31254
A.CNN
B.FCNN
C.RNN
D.SVM
E.BayesianNetwork
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