586、假設現在只有兩個類，這種情況下SVM需要訓練幾次？
A、1
B、2
C、3
D、4
正確答案是：A
解析：
兩個類訓練1次就可以了
587、假設你訓練了一個基於線性核的SVM，多項式階數為2，在訓練集和測試集上準確率都為100%。如果增加模型複雜度或核函數的多項式階數，將會發生什麼？
A、導致過擬合
B、導致欠擬合
C、無影響，因為模型已達100%準確率
D、以上均不正確
正確答案是：A
解析：
增加模型複雜度會導致過擬合
588、想象一下，機器學習中有1000個輸入特徵和1個目標特徵，必須根據輸入特徵和目標特徵之間的關係選擇100個最重要的特徵。你認為這是減少維數的例子嗎？
A、是
B、不是
正確答案是：A
589、判斷：沒有必要有一個用於應用維數降低算法的目標變量。
A、真
B、假
正確答案是：A
解析：
LDA是有監督降維算法的一個例子。
590、在數據集中有4個變量，如A，B，C和D.執行了以下操作：
步驟1：使用上述變量創建另外兩個變量，即E = A + 3 * B和F = B + 5 * C + D。
步驟2：然後只使用變量E和F建立了一個隨機森林模型。
上述步驟可以表示降維方法嗎？
A、真
B、假
正確答案是：A
解析：
因為步驟1可以用於將數據表示為2個較低的維度。
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