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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()。
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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.
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_______
3.
支持向量机算法中,哪些样本是支持向量?
4.
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。
5.
在支持向量机分类算法
6.
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
7.
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
8.
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。
9.
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()。
10.
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。
11.
用于监督分类的算法有()。 答案:神经网络 决策树 支持向量机
12.
用于监督分类的算法有? 支持向量机线性回归决策树神经网络
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:对 B:错
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:正确; B:错误
15.
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
16.
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
17.
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
18.
用于监督分类的算法有()。 选项:支持向量机#线性回归#神经网络#决策树
19.
在支持向量机理论中,寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面,该超平面作为决策依据,用于区分样本的类别。选项: A:正确; B:错误
20.
在支持向量机分类算法中,支持向量是指?( ) 选项: A、离分类超平面最近的数据点 B、同一类别中最靠近分类超平面的数据点 C、与分类超平面平行且距离相等的两条直线 D、所有标签都被分类正确的数据点
21.
支持向量机中所说的“支持向量”是指离分界线最远的样本点。
22.
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。
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