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在支持向量机训练好后,我们可以抛弃非支持向量的样本点,仍然可以对新样本进行分类。
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发布时间:
2024-03-27 16:57:45
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1.
训练好的SVM抛弃非支持向量的样本,仍然可以对新样本进行分类。选项: A:正确; B:错误
2.
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
3.
下列关于支持向量机的说法正确的是(__)。 选项: A、支持向量机的学习策略是间隔最大化 B、支持向量机的基本模型是特征空间上间隔最大的线性分类器 C、支持向量机只能对线性可分的样本进行分类 D、传统支持向量机只能求解二分类问题
4.
下列关于支持向量机的说法正确的是(__)。(单选题) 选项: A:支持向量机的学习策略是间隔最大化 B:支持向量机的基本模型是特征空间上间隔最大的线性分类器 C:支持向量机只能对线性可分的样本进行分类 D:传统支持向量机只能求解二分类问题 E:nan
5.
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_______
6.
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_______
7.
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_______
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.
缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错,以下哪种形式适合这种方法()。(单选题) 选项: A:硬间隔支持向量机 B:软间隔支持向量机 C:线性核函数支持向量机 D:多项式核函数支持向量机
10.
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
11.
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
12.
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
13.
支持向量机是寻找最大化样本间隔的边界。
14.
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
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