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更多“哪些分类模型算法可以用于垃圾邮件的分类和判断()”相关的问题
第1题
以下关于SV算法说法错误的是？（)
A.支持向量是距离超乎面最近的点组成的向量
B.SVM算法不能用于处理非线性数据集
C.SVM可以被用于解决分类问题
D.SVM算法可以使用多种核函数
第5题
我们假设您的电子邮件程序会观察收到的邮件是否被你标记为垃圾邮件。在这种Email客户端中，你点击“垃圾邮件”按钮，报告某些Email为垃圾邮件，不会影响别的邮件。基于被标记为垃圾的邮件，您的电子邮件程序能更好地学习如何过滤垃圾邮件。请问，在这个设定中，任务T是什么？()
A.算出被正确分类为垃圾邮件/非垃圾邮件的邮件数量(或部分)
B.给看到的邮件贴上垃圾邮件的标签
C.将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件
D.以上都不是-这根本就不是一个机器学习问题
第7题
与R-CNN相比，有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个（)？
A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
第9题
铁路工程信息模型设计阶段实施标准（CRBM1010-2018)要求设计单位在BM模型的建模工作展开前,应进行哪些准备工作（)？
A.明确项目的BM应用目标,包括模型交付精度、应用要求等
B.选择合适的BM设计工具,熟悉协同工作平台,确保这些工具能够对BM设计提供足够的技术支撑
C.定义基于流程的专业内外交互需求(DM),确定数据交换、工作流程
D.明确各专业及项目参与单位之间的数据接口,包括每个专业模型文件规划的内容和信息
E.明确模型的命名、分类及构件的命名、构件属性的命名等规定
