在Logistic Regression中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果()
A. 以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合
B. 能解决维度灾难问题
C. 能加快计算速度
D. 可以获得更准确的结果
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机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？
A. 使用L1可以得到稀疏的权值
B. 使用L1可以得到平滑的权值
C. 使用L2可以得到稀疏的权值
以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有()1.混合高斯模型2.条件随机场模型3.区分度训练4.隐马尔科夫模型
A. 2,3
B. 3,4
C. 1,4
D. 1,2
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()
A. L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力
B. Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误
C. 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模
D. 当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习
有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()
A. 2x+y=4
B. x+2y=5
C. x+2y=3
D. 2x-y=0
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