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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
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发布时间:
2024-03-27 16:57:45
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1.
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
2.
支持向量机(SVM)算法是一个在有限的样本空间中寻找一个超平面能将不同类别的样本分开且间隔最大的二分类模型。( )选项: A:对 B:错
3.
训练样本集越大,SVM的分类结果越好选项: A:对 B:错
4.
【判断题】 (10分) 训练样本集越大,SVM的分类结果越好 选项: A:错 B:对
5.
判断题、训练样本集越大,SVM的分类结果越好选项、 选项: A:对 B:错
6.
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
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_______
9.
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()。
10.
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。
11.
14. 支持向量机(SVM)对训练样本求解最小边距超平面。
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.
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是列向量表示样本,y表示对应目标值(标签值),那么在SVM算法中,支持向量样本满足的方程是() 选项: A: y(WX+b)=0 B: y(WX+b)=-1 C: y(WX+b)>0 D: y(WX+b)=1
14.
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
15.
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=0 B: WX+b=1 C: WX+b>0 D: WX+b<0
16.
6、有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() 选项:A.选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;|B.在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;|C.在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;|D.根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。
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