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在支持向量机分类器中,把那些用于真正帮助决策最优线性分类模型的数据叫做( )
发布时间:
2024-06-03 16:21:37
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1.
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。
2.
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
3.
(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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
MAP分类器属于生成模型,支持向量机属于()模型
8.
用于监督分类的算法有()。A、神经网络B、决策树C、线性回归D、支持向量机
9.
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
10.
用于监督分类的算法有选项: A:支持向量机; B:决策树; C:神经网络; D:线性回归
11.
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()。 选项: 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
12.
用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络 选项:A、用于监督分类的算法有()。 A支持向量机B决策树C神经网络
13.
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。
14.
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。
15.
SVM 原理描述不正确的是( )。选项: A:当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; B:当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机; C:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机; D:SVM 的基本模型是在特征空间中寻找间隔最小化的分离超平面的线性分类器
16.
复制题目 用于监督分类的算法有()。 选项: A、支持向量机 B、决策树 C、神经网络 D、线性回归
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