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SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器____ ____
发布时间:
2024-06-05 11:46:13
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1.
SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)
2.
SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器。 选项: A:正确 B:错误
3.
SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)。() 选项: A、正确 B、错误
4.
【判断题】(1分)SVM寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器。答题区域: 选项: A:正确 B:错误
5.
SVM是这样⼀个分类器,他寻找具有最⼩边缘的超平⾯,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
6.
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
7.
以下描述错误的是( ) 选项: A:A. SVM 是这样一个分类器,它寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被 B:称为最小边缘分类器 C:B. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越 D:差
8.
以下描述错误的是()。: SVM对噪声不具备鲁棒性/#/SVM寻找具有最小边缘的超平面,因此经常被称为最小边缘分类器/#/k-最近邻算法(K-NN)是一种消极学习器/#/聚类分析可以看作是一种非监督的分类
9.
以下描述错误的是()。 选项: A、SVM对噪声不具备鲁棒性 B、SVM寻找具有最小边缘的超平面,因此经常被称为最小边缘分类器 C、k-最近邻算法(K-NN)是一种消极学习器 D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类
10.
【单选题】以下描述错误的是()。 A.SVM寻找具有最小边缘的超平面,因此经常被称为最小边缘分类器 B.聚类分析可以看作是一种非监督的分类 C.k-最近邻算法(K-NN)是一种消极学习器 D.SVM对噪声不具备鲁棒性
11.
以下描述错误的是:( )选项: A:SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier) B:在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。 C:在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。 D:聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
12.
以下描述错误的是:A. SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)B. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。C. 在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。D. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
13.
以下描述错误的是:( ) 选项: A、在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。 B、在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。 C、SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier) D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
14.
SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类,并期望具有较大边缘的超平面对测试集或未知分类的数据集比具有较小边缘的超平面更准确。
15.
SVM的中文全称叫什么?选项: A:最大向量分类器; B:最小向量分类器; C:支持向量机; D:支持向量回归机
16.
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
17.
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
18.
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,在SVM算法中,2/|W|可以表示WX+b=1和WX+b=-1平面间的间隔,那么SVM实质是() 选项: A、以X为参数优化2/|W|,使得2/|W|有最小值 B、以X为参数优化2/|W|,使得2/|W|有最大值 C、以W为参数优化2/|W|,使得2/|W|有最小值 D、以W为参数优化2/|W|,使得2/|W|有最大值
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