45. 進行影像分類任務時,研究團隊嘗試利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)將輸入特徵從 1024 維降至 100 維,並將降維後的資料輸入支持向量機(Support Vector Machine, SVM)模型進行訓練。關於此作法,下列哪一項描述最為合理?
(A)PCA 保留的主成分必然能提升 SVM 的分類準確率;
(B)使用原始高維資料通常更能保留資訊,因此 PCA 沒有實際意義;
(C)PCA 可讓 SVM 自動適用於非線性(Nonlinear)資料集;
(D)降維後可降低訓練時間並減少過擬合(Overfitting)風險

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統計: A(2), B(1), C(0), D(6), E(0) #3773596

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私人筆記#8066430
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為什麼選 (D)?核心邏輯分析 當資料從...
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