温馨提示：由于个人手机设置不同，如果发现不能下载，请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-6415085.html】到电脑端继续下载（重复下载不扣费）。
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档，如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案，请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台，并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文（机器学习SVM习题集10页.docx）为本站会员（晟***）主动上传，文客久久仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知文客久久（发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服），我们立即给予删除！
SVM1.判断题(1) 在SVM训练好后，我们可以抛弃非支持向量的样本点，仍然可以对新样本进行分类。(T)(2) SVM对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒。(F)2简答题现有一个点能被正确分类且远离决策边界。如果将该点加入到训练集，为什么SVM的决策边界不受其影响，而已经学好的logistic回归会受影响？答：因为SVM采用的是hinge loss，当样本点被正确分类且远离决策边界时，SVM给该样本的权重为0，所以加入该样本决策边界不受影响。而logistic回归采用的是log损失，还是会给该样本一个小小的权重。3产生式模型和判别式模型。（30分，每小题10分）图2：训练集、最大间隔线性分类器和支持向量（粗体）（1）图中采用留一交叉验证得到的最大间隔分类器的预测误差的估计是多少（用样本数表示即可）?从图中可以看出，去除任意点都不影响SVM的分界面。而保留所有样本时，所有的样本点都能被正确分类，因此LOOCV的误差估计为0。（2）说法“最小结构风险保证会找到最低决策误差的模型”是否正确，并说明理由。(F)最小结构风险（S
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号：浙ICP备20026746号-2
公安局备案号：浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台，即用户上传的文档直接卖给下载用户，本站只是网络服务中间平台，所有原创文档下载所得归上传人所有，若您发现上传作品侵犯了您的权利，请立刻联系网站客服并提供证据，平台将在3个工作日内予以改正。
