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在支持向量机算法中,“支持向量”是指距离超平面最近的几个训练样本。( )
选项:
A:正确
B:错误
错误
向量
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发布时间:
2024-05-23 19:03:22
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1.
在使用支持向量机中,各分类到超平面的距离越大,表示支持向量机的分类误差越大选项: A:对 B:错
2.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( )。 选项: A、所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本 B、 所谓最优超平面,就是指间隔最小的超平面 C、 两个平行的超平面可以区分空间中3类以上样本 D、 .以上都不对
3.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( )。选项: A:所谓最优超平面,就是指间隔最小的2个超平面; B:所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本; C:一对(两个平行的)超平面可以区分空间中3类以上样本; D:选项都包括
4.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( ) 选项: A、所谓最优超平面,就是指间隔最小的超平面 B、所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本 C、一对(两个平行的)超平面可以区分空间中3类以上样本 D、以上都不对
5.
在线性可分的数据集上,感知机算法找到的分类超平面不唯一,而支持向量机算法找到的超平面是唯一的。选项: A:正确; B:错误
6.
以下关于支持向量机的描述中,正确的是哪几个选项 ? 选项: A:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。 B:支持向量机的学习算法是求解凹二次规划的最优化算法 , C:支持向量机是一种二分类模型 ,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类 D:支持向量机基于结构风险最小化理论 ,在特征空间中构建最优超平面,使得学习器得到全
7.
以下关于支持向量机的描述中,正确的是哪几个选项? 选项: A:支持向量机是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 B:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器 C:支持向量机的学习算法是求解凹二次规划划的最优化算法 D:支持向量机基于结构风险最小化理论在特征空间中构建最优超平面,使得学习器得到全局最优化。
8.
在机器学习算法中,支持向量机的支持向量是指() 选项:A、就是样本数据B、模型参数C、离决策方程最近的样本点D、离决策方程最远的样本点
9.
超平面方程WX+b=0,是分类超平面(分类器),在SVM算法中,支持向量样本满足的方程是WX+b-1=0。 ( ) 选项: A:正确 B:错误
10.
在支持向量机分类算法中,用于支撑两个类别最宽分解线的这些样本点称为支持向量 选项:A、正确B、错误
11.
在支持向量机中,分类超平面的一般形式是W^T*X + b = 0
12.
Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()。 选项: A、SVM为线性支持向量机 B、SVM为非线性支持向量机 C、超平面表示为在原来空间中的属性值的函数 D、超平面表示为支持向量的函数
13.
支持向量机是在特征张成的数据空间中,通过分类超平面实现类别的划分A.正确B.错误
14.
下列哪种不是支持向量机的分类类别_____ 选项: A、线性可分支持向量机 B、线性支持向量机 C、非线性支持向量机 D、高阶支持向量机
15.
有关支持向量机模型的说法错误的是?选项: A:对于分类问题,支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线,从而确定支持向量。; B:支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量(输出)之间的映射。; C:支持向量机可根据主题对新闻进行分类。; D:支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
16.
支持向量机是在特征张成的数据空间中,通过分类超平面实现类别的划分
17.
以下关于支持向量机的描述不正确的是( )。 选项: A、它是二分类模型,但可以扩展为多分类模型 B、 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面,使得样本距离分割线、平面或超平面最远 C、 样本集中的所有样本均是“支持向量” D、 样本线性不可分时可以投影到高维空间,转换成线性可分情况
18.
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是通过寻找超平面对样本进行分隔从而实现分类或预测的算法,分隔样本时的原则是使得间隔最大化,寻找间隔最大的支持向量。 选项: A、对 B、错
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