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对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
选项:
A:正确;
B:错误
问题
函数
约束条件
发布时间:
2024-05-23 19:03:22
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1.
支持向量机(SVM)方法通过最大化支持向量到分隔超平面的距离来训练分类器。选项: A:正确; B:错误
2.
下面关于支持向量机(SVM)的描述错误的是( ) 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与分类变量之间的映射 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
3.
下面关于支持向量机(SVM)的描述错误的是( )(单选题) 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与分类变量之间的映射 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
4.
下列关于支持向量机说法正确的是选项: A:支持向量机可以解决回归预测问题; B:支持向量机是无监督机器学习方法; C:支持向量机能够解决二分类问题; D:支持向量机是有监督机器学习方法
5.
下列关于支持向量机说法正确的是 选项: A、支持向量机可以解决回归预测问题 B、支持向量机是无监督机器学习方法 C、支持向量机能够解决二分类问题 D、支持向量机是有监督机器学习方法
6.
线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最小权向量的二次规划问题。选项: A:正确; B:错误
7.
支持向量机的优化目标就是找到一个超平面,使得空间中距离超平面最近的点到超平面的集合间隔尽可能大,这些点称为支持向量。
8.
关于支持向量机,哪项说法不正确() 选项: A:A.支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题 B:B.支持向量机只能用于线性可分的分类问题 C:C.支持向量机可用于回归问题 D:D.核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
9.
支持向量机是一个分类器,超平面上的数据是支持向量,超平面以外的数据可以辅助分类。
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.
Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()。 选项: A、SVM为线性支持向量机 B、SVM为非线性支持向量机 C、超平面表示为在原来空间中的属性值的函数 D、超平面表示为支持向量的函数
12.
支持向量机是一个寻找具有最小边缘的超平面的分类器。因此,它也经常被称为最小边缘分类器(Minimal Margin Classifier)( )。 选项: A、对 B、错
13.
支持向量机对偶问题得到的目标函数最优值是原始问题目标函数最优值的( )
14.
Weka中运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为1,则以下描述正确的是()。 A: 超平面表示为支持向量的函数 B: SVM为线性支持向量机 C: 分类器运行后会输出2个三元SMO模型 D: SVM为非线性支持向量机
15.
支持向量机中,核函数可用于解决非线性分类问题。
16.
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。
17.
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。
18.
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。
19.
支持向量机对偶问题得到的目标函数最优值是原始问题目标函数最优值的____。(上界/下界)
20.
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
21.
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
22.
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 E:nan
23.
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
24.
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、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
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