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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
向量
样本
抛弃
发布时间:
2024-05-19 21:20:01
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1.
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。
2.
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
3.
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:对 B:错
4.
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
5.
关于线性SVM中支持向量的说法,下列正确的有选项: A:线性SVM对偶问题的解α^*中满足α_i^*>0的x_i称为支持向量。; B:支持向量可以在间隔边界上,也可在间隔边界与决策边界之间,或在决策边界误分的那一侧。; C:分类决策超平面完全由支持向量决定。; D:只有位于间隔边界内的样本才是支持向量。
6.
(训练完成后,大部分的训练样本都不需要保留,最终模型仅与支持向量有关。支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 因此而得名。 选项: A:正确 B:错误
7.
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。
8.
下面有关支持向量机错误的说法是?选项: A:支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 B:支持向量机一般处理两分类的问题。 C: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。 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。
9.
支持向量机(SVM)通过 ______ 将训练样本从原始空间映射到一个更高维的空间。
10.
支持向量机(SVM)能够很方便地解决分类问题 选项: A、正确 B、错误
11.
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
12.
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
13.
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
14.
支持向量机(SVM)是一种机器学习分类技术。(判断)选项: A:正确; B:错误
15.
【判断题】训练样本集越大,SVM的分类结果越好( ) 选项: A:正确 B:错误
16.
以下关于支持向量机的说法正确的是 ( )。选项: A:SVM适用于大规模数据集; B:SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化; C:SVM方法简单,鲁棒性较好; D:SVM分类面取决于支持向量
17.
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(www.ppkao.com)y
18.
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
19.
如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面(分类器),其中W是行向量,X是列向量,那么在SVM算法中,满足方程()的样本是支持向量 选项:A. WX+b=0B. WX+b=1C. WX+b>0D. WX+b<0
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