判断题
SVM支持向量机的原理是计算出一个超平面,从而使训练集中各个点与该超平面的平均距离达到最大。
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判断题 当模型的训练结果处于欠拟合/高偏差的情况时,增加训练样本,重新训练,可以改善模型表现。
判断题 平方损失函数适合二分类或多分类的场景,而交叉熵损失则更适合输出为连续的场景。
判断题 机器学习中回归任务和分类任务的本质是不同的。