2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫：統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用項(xiàng)目管理支持向量機(jī)分析試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中，下列哪個(gè)功能最常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？（A）A.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析2.如果你在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，以下哪個(gè)圖表最適合展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系？（C）A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.條形圖D.餅圖3.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何描述一個(gè)數(shù)據(jù)集的集中趨勢(shì)？（B）A.標(biāo)準(zhǔn)差B.均值C.方差D.峰度4.當(dāng)你使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪個(gè)是第一類錯(cuò)誤的定義？（A）A.拒絕了真實(shí)的零假設(shè)B.沒有拒絕錯(cuò)誤的零假設(shè)C.接受了真實(shí)的零假設(shè)D.拒絕了錯(cuò)誤的零假設(shè)5.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何處理缺失數(shù)據(jù)？（C）A.刪除含有缺失值的行B.使用均值填補(bǔ)缺失值C.使用插值法填補(bǔ)缺失值D.使用中位數(shù)填補(bǔ)缺失值6.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下哪個(gè)圖表最適合展示數(shù)據(jù)的分布情況？（D）A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.條形圖D.直方圖7.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何計(jì)算兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)？（B）A.使用方差分析B.使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.使用斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)D.使用卡方檢驗(yàn)8.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最適合評(píng)估模型的擬合優(yōu)度？（C）A.F統(tǒng)計(jì)量B.t統(tǒng)計(jì)量C.R平方D.標(biāo)準(zhǔn)誤差9.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分類？（A）A.使用決策樹B.使用聚類分析C.使用主成分分析D.使用回歸分析10.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪個(gè)模型最適合處理具有季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)？（B）A.線性回歸模型B.季節(jié)性ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.多項(xiàng)式回歸模型11.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)降維？（C）A.使用方差分析B.使用卡方檢驗(yàn)C.使用主成分分析D.使用線性回歸12.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪個(gè)是第二類錯(cuò)誤的定義？（B）A.拒絕了真實(shí)的零假設(shè)B.沒有拒絕錯(cuò)誤的零假設(shè)C.接受了真實(shí)的零假設(shè)D.拒絕了錯(cuò)誤的零假設(shè)13.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何處理異常值？（D）A.刪除異常值B.使用均值填補(bǔ)異常值C.使用中位數(shù)填補(bǔ)異常值D.使用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法處理異常值14.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪個(gè)圖表最適合展示不同類別之間的比例關(guān)系？（D）A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.條形圖D.餅圖15.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)集成？（C）A.使用數(shù)據(jù)透視表B.使用數(shù)據(jù)透視圖C.使用數(shù)據(jù)庫連接D.使用數(shù)據(jù)合并16.在進(jìn)行聚類分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最適合評(píng)估聚類的效果？（B）A.距離矩陣B.輪廓系數(shù)C.相似度矩陣D.相關(guān)系數(shù)17.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？（A）A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.使用線性回歸C.使用方差分析D.使用卡方檢驗(yàn)18.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪個(gè)模型最適合處理具有趨勢(shì)性變化的數(shù)據(jù)？（C）A.季節(jié)性ARIMA模型B.邏輯回歸模型C.ARIMA模型D.多項(xiàng)式回歸模型19.在統(tǒng)計(jì)軟件中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證？（D）A.使用數(shù)據(jù)透視表B.使用數(shù)據(jù)透視圖C.使用數(shù)據(jù)庫連接D.使用數(shù)據(jù)審計(jì)20.在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用時(shí)，以下哪個(gè)原則最重要？（A）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型復(fù)雜度C.結(jié)果可視化D.計(jì)算效率二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題3分，共30分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。每小題選出全部正確選項(xiàng)，多選、少選或錯(cuò)選均不得分。）1.在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中，以下哪些功能常用于數(shù)據(jù)清洗？（A,B,C）A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)集成E.數(shù)據(jù)驗(yàn)證2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪些圖表適合展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系？（B,C,D）A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.折線圖D.餅圖E.散點(diǎn)圖3.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪些指標(biāo)適合評(píng)估模型的擬合優(yōu)度？（A,C,D）A.R平方B.F統(tǒng)計(jì)量C.標(biāo)準(zhǔn)誤差D.調(diào)整后的R平方E.t統(tǒng)計(jì)量4.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪些方法是常用的？（A,B,D）A.線性回歸B.邏輯回歸C.聚類分析D.多項(xiàng)式回歸E.主成分分析5.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪些方法常用于數(shù)據(jù)分類？（A,B,C）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.主成分分析E.線性回歸6.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪些模型是常用的？（A,B,C）A.ARIMA模型B.季節(jié)性ARIMA模型C.指數(shù)平滑模型D.線性回歸模型E.邏輯回歸模型7.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪些方法常用于數(shù)據(jù)降維？（A,C,E）A.主成分分析B.線性回歸C.因子分析D.聚類分析E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪些是常見的錯(cuò)誤類型？（A,B）A.第一類錯(cuò)誤B.第二類錯(cuò)誤C.標(biāo)準(zhǔn)誤差D.均值E.方差9.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪些功能常用于數(shù)據(jù)集成？（A,C,D）A.數(shù)據(jù)合并B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)連接D.數(shù)據(jù)透視表E.數(shù)據(jù)驗(yàn)證10.在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用時(shí)，以下哪些原則是重要的？（A,B,C,D）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型選擇C.結(jié)果解釋D.計(jì)算效率E.可視化效果三、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，如何處理缺失數(shù)據(jù)。在處理過程中需要注意哪些問題？2.描述一下在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何選擇合適的回歸模型。需要考慮哪些因素？3.解釋一下什么是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），它在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中有哪些作用？4.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如何判斷數(shù)據(jù)是否具有季節(jié)性變化？常用的方法有哪些？5.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)（SVM）在數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用原理。它與決策樹等其他分類方法相比有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.論述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，如何選擇合適的圖表類型。結(jié)合具體例子說明不同圖表類型的應(yīng)用場(chǎng)景。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述支持向量機(jī)（SVM）在數(shù)據(jù)分類中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用限制。如何改進(jìn)SVM的性能以提高分類效果？五、操作題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.假設(shè)你有一組關(guān)于房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)，包括房屋面積、房間數(shù)量、價(jià)格等變量。請(qǐng)描述如何使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析，并展示你可能會(huì)使用的圖表類型和分析方法。2.假設(shè)你正在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行時(shí)間序列分析，數(shù)據(jù)包括每天的銷售額。請(qǐng)描述如何判斷數(shù)據(jù)是否具有趨勢(shì)性變化，并說明你可能會(huì)使用的模型和方法。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.A解析：探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是統(tǒng)計(jì)軟件中用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的核心功能，它幫助用戶通過可視化和基本統(tǒng)計(jì)量來理解數(shù)據(jù)的基本特征和結(jié)構(gòu)。2.C解析：條形圖最適合展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系，它能夠清晰地顯示每個(gè)類別的數(shù)量差異。3.B解析：均值是描述數(shù)據(jù)集集中趨勢(shì)的常用指標(biāo)，它反映了數(shù)據(jù)的平均水平。4.A解析：第一類錯(cuò)誤是指拒絕了真實(shí)的零假設(shè)，即錯(cuò)誤地認(rèn)為存在某種效應(yīng)或關(guān)系。5.C解析：插值法是處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法，它可以根據(jù)周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)的值來估算缺失值，比簡(jiǎn)單的均值填補(bǔ)更準(zhǔn)確。6.D解析：直方圖最適合展示數(shù)據(jù)的分布情況，它能夠直觀地顯示數(shù)據(jù)的頻率分布。7.B解析：皮爾遜相關(guān)系數(shù)是計(jì)算兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度的常用方法，適用于連續(xù)變量。8.C解析：R平方是評(píng)估回歸模型擬合優(yōu)度的重要指標(biāo)，它表示模型解釋的變異比例。9.A解析：決策樹是進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的常用方法，它通過樹狀圖模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。10.B解析：季節(jié)性ARIMA模型最適合處理具有季節(jié)性變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，它能夠捕捉季節(jié)性波動(dòng)。11.C解析：主成分分析（PCA）是進(jìn)行數(shù)據(jù)降維的常用方法，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間。12.B解析：第二類錯(cuò)誤是指沒有拒絕錯(cuò)誤的零假設(shè)，即錯(cuò)誤地認(rèn)為不存在某種效應(yīng)或關(guān)系。13.D解析：穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法能夠有效處理異常值，不會(huì)受到異常值的影響，從而提高分析的可靠性。14.D解析：餅圖最適合展示不同類別之間的比例關(guān)系，它能夠直觀地顯示各部分占整體的百分比。15.C解析：數(shù)據(jù)庫連接是進(jìn)行數(shù)據(jù)集成的常用方法，它可以將不同來源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中。16.B解析：輪廓系數(shù)是評(píng)估聚類效果的重要指標(biāo)，它表示樣本在聚類中的緊密度和分離度。17.A解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的常用方法，它用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)系。18.C解析：ARIMA模型最適合處理具有趨勢(shì)性變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，它能夠捕捉數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。19.D解析：數(shù)據(jù)審計(jì)是進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證的常用方法，它通過系統(tǒng)化的檢查來確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。20.A解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用時(shí)最重要的原則，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是得出可靠結(jié)論的基礎(chǔ)。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.A,B,C解析：缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)清洗的常用功能，它們幫助提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2.B,C,D解析：條形圖、折線圖和餅圖適合展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系，而散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系。3.A,C,D解析：R平方、標(biāo)準(zhǔn)誤差和調(diào)整后的R平方是評(píng)估回歸模型擬合優(yōu)度的常用指標(biāo)，它們提供了模型性能的不同角度。4.A,B,D解析：線性回歸、邏輯回歸和多項(xiàng)式回歸是常用的回歸分析方法，它們適用于不同的數(shù)據(jù)類型和關(guān)系。5.A,B,C解析：決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常用的數(shù)據(jù)分類方法，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。6.A,B,C解析：ARIMA模型、季節(jié)性ARIMA模型和指數(shù)平滑模型是時(shí)間序列分析的常用模型，它們能夠捕捉數(shù)據(jù)的季節(jié)性和趨勢(shì)性變化。7.A,C,E解析：主成分分析、因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)降維的常用方法，它們能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)降維到低維空間，同時(shí)保留重要信息。8.A,B解析：第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤是假設(shè)檢驗(yàn)中常見的錯(cuò)誤類型，它們分別表示錯(cuò)誤地拒絕了真實(shí)的零假設(shè)和錯(cuò)誤地沒有拒絕錯(cuò)誤的零假設(shè)。9.A,C,D解析：數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)連接和數(shù)據(jù)透視表是數(shù)據(jù)集成的常用方法，它們幫助將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中。10.A,B,C,D解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型選擇、結(jié)果解釋和計(jì)算效率是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用時(shí)的重要原則，它們共同決定了分析的效果和可靠性。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.簡(jiǎn)述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，如何處理缺失數(shù)據(jù)。在處理過程中需要注意哪些問題？答案：處理缺失數(shù)據(jù)的方法包括刪除含有缺失值的行、使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值、使用插值法填補(bǔ)缺失值等。需要注意的是，不同的方法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和分析目的，選擇合適的方法可以提高數(shù)據(jù)的完整性和分析的可靠性。解析：處理缺失數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)清洗的重要步驟，不同的方法有不同的適用場(chǎng)景。刪除含有缺失值的行簡(jiǎn)單但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)損失，均值或中位數(shù)填補(bǔ)適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況，插值法適用于數(shù)據(jù)具有某種趨勢(shì)或關(guān)系的情況。需要注意的是，填補(bǔ)缺失值可能會(huì)引入偏差，因此需要謹(jǐn)慎選擇方法。2.描述一下在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何選擇合適的回歸模型。需要考慮哪些因素？答案：選擇合適的回歸模型需要考慮數(shù)據(jù)的類型、變量的關(guān)系、模型的假設(shè)條件等因素。常用的方法包括線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸等。解析：選擇合適的回歸模型是進(jìn)行回歸分析的關(guān)鍵步驟，不同的模型適用于不同的數(shù)據(jù)類型和關(guān)系。線性回歸適用于線性關(guān)系，邏輯回歸適用于二元分類問題，多項(xiàng)式回歸適用于非線性關(guān)系。選擇模型時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的類型、變量的關(guān)系、模型的假設(shè)條件等因素，以確保模型的適用性和可靠性。3.解釋一下什么是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），它在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中有哪些作用？答案：探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是通過可視化和基本統(tǒng)計(jì)量來理解數(shù)據(jù)的基本特征和結(jié)構(gòu)的方法。它在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中的作用包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、識(shí)別異常值、檢驗(yàn)假設(shè)等。解析：EDA是統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中的重要步驟，它通過可視化和基本統(tǒng)計(jì)量幫助用戶理解數(shù)據(jù)的基本特征和結(jié)構(gòu)。EDA的作用包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、識(shí)別異常值、檢驗(yàn)假設(shè)等，它為后續(xù)的分析提供了基礎(chǔ)和方向。4.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如何判斷數(shù)據(jù)是否具有季節(jié)性變化？常用的方法有哪些？答案：判斷數(shù)據(jù)是否具有季節(jié)性變化的方法包括觀察時(shí)間序列圖、計(jì)算季節(jié)性指數(shù)、使用季節(jié)性ARIMA模型等。解析：判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有季節(jié)性變化是時(shí)間序列分析的重要步驟，常用的方法包括觀察時(shí)間序列圖、計(jì)算季節(jié)性指數(shù)、使用季節(jié)性ARIMA模型等。觀察時(shí)間序列圖可以直觀地發(fā)現(xiàn)季節(jié)性波動(dòng)，計(jì)算季節(jié)性指數(shù)可以量化季節(jié)性變化，使用季節(jié)性ARIMA模型可以捕捉季節(jié)性變化并進(jìn)行預(yù)測(cè)。5.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)（SVM）在數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用原理。它與決策樹等其他分類方法相比有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？答案：支持向量機(jī)（SVM）是一種通過尋找一個(gè)超平面來將數(shù)據(jù)分成不同類別的分類方法。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理高維數(shù)據(jù)、非線性關(guān)系，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較高、對(duì)參數(shù)選擇敏感。解析：SVM是一種強(qiáng)大的分類方法，它通過尋找一個(gè)超平面來將數(shù)據(jù)分成不同類別。SVM的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理高維數(shù)據(jù)、非線性關(guān)系，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較高、對(duì)參數(shù)選擇敏感。與決策樹等其他分類方法相比，SVM在處理高維數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系方面表現(xiàn)更好，但需要更多的計(jì)算資源和參數(shù)調(diào)整。四、論述題答案及解析1.論述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，如何選擇合適的圖表類型。結(jié)合具體例子說明不同圖表類型的應(yīng)用場(chǎng)景。答案：選擇合適的圖表類型需要考慮數(shù)據(jù)的類型、分析目的、受眾等因素。常用的圖表類型包括散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖、餅圖等。例如，散點(diǎn)圖適用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系，折線圖適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，條形圖適用于展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系，餅圖適用于展示不同類別之間的比例關(guān)系。解析：選擇合適的圖表類型是數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵步驟，不同的圖表類型適用于不同的數(shù)據(jù)類型和分析目的。散點(diǎn)圖適用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系，折線圖適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，條形圖適用于展示不同類別之間的數(shù)量關(guān)系，餅圖適用于展示不同類別之間的比例關(guān)系。選擇圖表類型時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的類型、分析目的、受眾等因素，以確保圖表能夠清晰地傳達(dá)信息。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述支持向量機(jī)（SVM）在數(shù)據(jù)分類中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用限制。如何改進(jìn)SVM的性能以提高分類效果？答案：SVM在數(shù)據(jù)分類中的優(yōu)勢(shì)包括能夠處理高維數(shù)據(jù)、非線性關(guān)系，缺點(diǎn)是對(duì)參數(shù)選擇敏感、計(jì)算復(fù)雜度較高。改進(jìn)SVM性能的方法包括使