关于SVM，以下哪项是错误的？（)

A.参数平方和作为模型目标函数的一部分

B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分

C.Lasso回归

D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果

E.岭回归

F.逻辑回归

A.Elastic-Net回归(弹性网回归)

B.Ridge回归(岭回归)

C.最小二乘回归

D.Lasso回归

A.回归问题

B.聚类问题

C.强化问题

D.分类问题

A.CART

B.ID3

C.C4.5

D.随机森林

A.SVM

B.卷积

C.MLP

D.目标框回归预测

A.回归问题

B.聚类问题

C.二分类问题

D.多分类问题

A.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到稀疏的权值

B.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到平滑的权值

C.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到平滑的权值

D.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到稀疏的权值

A.SVM分类

B.使用SelectiveSearch输出候选框

C.使用MLP进行分类与回归预测

D.使用ROlpooling

A.LinearRegression

B.SVM

C.NeuralNetwork

D.Case-based