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可以结合Word2vec(词向量)和SVM(支持向量机)对微博评论数据进行情感分析()
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可以结合Word2vec(词向量)和SVM(支持向量机)对微博评论数据进行情感分析()
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支持向量机不仅可以用于分类问题,也可以用于回归问题()
向量3和向量2相加,其结果()
向量a=(2,1,1),向量b=(-1,1,-2),则向量a+b=(),向量a-b=().
若向量a可由向量b和c以系数1和2线性表示,则向量b也可由向量a和c线性表示()
向量2和向量3相加,其结果会()。
设向量β可以由向量组α1,α2,…,αm线性表示,但不能由向量组(Ⅰ):α1,α2,…,αm-1线性表示,记向量组(Ⅱ):α1,α2,…,αm-1,β,则( ).
支持向量机的MapReduce实现要进行几轮MapReduce?()
如果向量b(→)可以由向量组α(→)1,α(→)2,…,α(→)3线性表示,则( )。
设有向量组α1, α2,…., αn和向量β,则错误的是()
以下有关支持向量机说法不正确的是( )
设平面向量a=(2,1),b=(0,-2),则与a+2b垂直的向量可以是().
向量→a与→b的负向量的和为向量→a与向量→b的差()
若向量β可由向量组α1、α2、α3线性表示,则向量组β、α1、α2、α3必( )
以下关于支持向量机的描述不正确的是( )。
已知平面向量a,b满足|a|=|a-b|=2,向量b在向量a方向上的投影为3,则向量a与向量b的夹角为().
设向量α1、α2、α3线性无关,向量β1可由αl、α2、α3线性表示,向量β2不能由α1、α2、α3线性表示,则对任意常数k必有( ).
已知向量i,j为互相垂直的单位向量,向量a=2i+mj,若|a|=2,则m=()
设向量组α1,α2,α3线性无关,向量β1可由α1,α2,α3线性表示,而向量β2不能由α1,α2,α3线性表示,则对任意常数,必有( ).
设α1,α2,…,αn为n个线性无关的n维列向量,且与向量β正交.证明:向量β为零向量.
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
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