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相关试题
- 1.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
- 2.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
- 3.感知机能容易实现逻辑（__）、（__）、（__）运算 选项： A:支持向量机的学习策略是间隔最大化 B:多选题 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
- 4.(多选题)关于SVM的描述正确的是:( ) 选项： A:支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 B:支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器 C:支持向量机的学习策略就是间隔最大化 D:支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化
- 5.当训练样本近似线性可分时,通过（）,学习一个（）。 A.硬间隔，最大化非线性支持向量机 B.软间隔，最大化线性支持向量机 C.硬间隔，最大化线性支持向量机 D.软间隔，最大化非线性支持向量机
- 6.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
- 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.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。
- 9.支持向量机是一类模型的统称，通常包括线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机 选项：A、正确B、错误
- 10.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。
- 11.迄今为止，最成功的神经网络学习算法是（） 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
- 12.扩展库sklearn.svm中提供了线性支持向量机分类器LinearSVC、线性支持向量机回归器LinearSVR，基于libsvm的支持向量机分类器SVC、支持向量机回归器SVR，无监督异常值检测OneClassSVM，以及NuSVC和NuSVR。选项： A:对 B:错
- 13.支持向量机又被分为（ ）。选项： A:多项式向量机 B:线性支持向量机 C:高斯向量机 D:非线性支持向量机 E:线性核
- 14.151.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，（ )形式适合这种方法。 选项： A:A.硬间隔支持向量机 B:B.软间隔支持向量机 C:C.线性核函数支持向量机 D:D.多项式核函数支持向量机
- 15.线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是（）。
- 16.线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是（）。
- 17.利用核技巧，可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机，只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。
