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
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
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
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