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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:正确;
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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:对 B:错
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:错 B:对
3.
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
4.
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支持向量 选项:A、正确B、错误
5.
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
6.
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。 选项: A、对 B、错
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.
训练样本集越大,SVM的分类结果越好A.正确B.错误
10.
【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
11.
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。
12.
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。
13.
判断题:训练样本集越大,SVM的分类结果越好选项:A:对B:错
14.
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
15.
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
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。
17.
14. 支持向量机(SVM)对训练样本求解最小边距超平面。
18.
(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
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
20.
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() 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
21.
分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数,以将数据库中的数据映射到给定类别,从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤:①在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型。 ②在测试样本上执行分类模型,生成预测结果。 ③选定样本(包含正样本和负样本),将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为()选项: A:②③①④ B:①②③④ C:④①②③ D:③①②④
22.
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
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