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在支持向量机分类算法中,用于支撑两个类型最宽分界线的这些样本点称为()?
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发布时间:
2024-03-27 16:57:45
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1.
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_______
2.
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_______
3.
支持向量机算法中,哪些样本是支持向量?
4.
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。
5.
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
6.
在支持向量机分类算法
7.
用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络 选项:A、用于监督分类的算法有()。 A支持向量机B决策树C神经网络
8.
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
9.
下面有关支持向量机错误的说法是?选项: A:支持向量机一般处理两分类的问题。 B:支持向量机既可以处理线性可分的问题,也可以处理非线性可分的问题。 C:支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 D:对于小样本集,支持向量机的分类准确度可能优于其他对样本数量要求比较高的分类算法。
10.
Python中的Libsvm库是一个用于支持向量机算法的常用库,可以用于分类和()。
11.
下列关于支持向量机法错误的是( )。 选项: A:支持向量机的计算开销会随着训练样本数增大而降低 B:支持向量机是一种二分类模型 C:支持向量机的学习策略是间隔最大化 D:支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法
12.
用于监督分类的算法有()。 A支持向量机 B决策树 C神经网络
13.
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。选项: A:正确; B:错误
14.
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。选项: A:错 B:对
15.
用于监督分类的算法有()。 选项:线性回归#神经网络#支持向量机#决策树
16.
用于监督分类的算法有()。 选项:决策树#神经网络#线性回归#支持向量机
17.
用于监督分类的算法有()。 选项:支持向量机#决策树#神经网络#线性回归
18.
关于支持向量机,哪项说法不正确() 选项: A:A.支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题 B:B.支持向量机只能用于线性可分的分类问题 C:C.支持向量机可用于回归问题 D:D.核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
19.
用于监督分类的算法有()。A、神经网络B、决策树C、线性回归D、支持向量机
20.
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。
21.
作为一种分类算法,支持向量机的基本原理是什么?支持向量机适合解决什么问题?支持向量机常用在哪些领域?支持向量机常用的核函数有哪些?
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