如果一个 SVM 模型出现欠拟合,那么下列哪种方法能解决这一问题?()A.减小核系数(gamma参数)B.减小惩罚参数 C 的值C.同时减少惩罚参数 C的值和核系数(g
百度试题 题目如果一个SVM模型出现欠拟合,可以采用增大惩罚参数C的值来解决这一问题。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A
如果一个svm模型出现欠拟合,那么下列哪种方法能解决这一问题?() a. 增大惩罚参数c的值 b. 减小惩罚参数c的值 c. 减小核系数(gamma参数) 反馈 收藏 有用 解析 解答 a 来源于百度教育 由毛**进行上传 贡献内容 本文仅代表作者观点不代表百度立场,未经许可不得转载 免费查看答案及解析 本题试卷 人工智能基础...
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A.其他参数保持不变,C值较小B.其他参数保持不变,λ值较大C.其他参数保持不变,σ较大D.其他参数保持不变,σ较小此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!
Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,用先验概率的乘积代替后验概率 B. Logistic回归的输出就是样本属于正类别的概率 C. SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,属于结构风险最小化 D. SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合 查看完整题目与...
假如你在训练一个线性回归模型,则:1. 如果数据量较少,容易发生过拟合。2. 如果假设空间较小,容易发生过拟合。关于这两句话,下列说法正确的是? A. 1和 2 都正确 B. 1 正确,2 错误 C. 1和 2 都错误 D. 1 错误,2 正确 创建自己的小题库,自用练习,销售赚钱 手机使用 分享 复...
在回归模型中,下列哪—项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大? A. 更亲权重w时,使用的是矩阵求逆还是梯度下降 B. 使用常数项 C. 多项式阶数 查看完整题目与答案 在训练完SVM之后,我们可以只保留支持向量,而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力。这句话是否正确?在训...
更多“如果一个SVM模型出现欠拟合,那么()能解决这一问题”相关的问题 第1题 假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取下列什么措施()。 A.增加数据点 B.减少数据点 C.增加特征 D.减少特征 点击查看答案 第2题 如果SVM模型欠拟合,可以增大惩罚参数C的值。()...