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文档摘要

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回归模型支持向量机及特征降维等知识单选题试卷

1.如果需要训练的特征维度成千上万，在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难。我们通过什么方法可以缓解这个问题

其他均不对

K均值算法

支持向量机

降维(正确答案)

2.下列方法中，属于特征降维的方法有

主成分分析(正确答案)

梯度下降

神经网络

最小二乘法

3.现有一个数据集，n为特征数，m为训练样本数，如果n较小，而m较大（例如n在1-1000之间，而m大于5000）则使用支持向量机会非常慢。以下解决方案中，正确的个数为1.创造或增加更多的特征2.创造或增加更多的特征后，使用逻辑回归模型3.创造或增加更多的特征后，使用不带核函数