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支持向量机是在特征张成的数据空间中,通过分类超平面实现类别的划分
A:正确
B:错误
平面
间中
张成
发布时间:
2024-05-09 22:57:45
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1.
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。
2.
在支持向量机分类算法中,支持向量是指?( ) 选项: A、离分类超平面最近的数据点 B、同一类别中最靠近分类超平面的数据点 C、与分类超平面平行且距离相等的两条直线 D、所有标签都被分类正确的数据点
3.
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
4.
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:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。 B:支持向量机的学习算法是求解凹二次规划的最优化算法 , C: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 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
5.
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。
6.
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。
7.
在线性可分的数据集上,感知机算法找到的分类超平面不唯一,而支持向量机算法找到的超平面是唯一的。选项: A:正确; B:错误
8.
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
9.
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。
10.
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
11.
如下关于支持向量机的描述选项中,描述正确的是? 选项: A:支持向量机利用线性核函数实现高维空间中的非线性不可分问题和低维空间的线性可分问题之间的转换 B:支持向量机的基本模型是一种特征空间上的间隔最大的线性分类器 C:支持向量机只支持线性分类 D:支持向量机只支持非线性分类
12.
线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面A.正确B.错误
13.
支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 算法的目标是在n 维空间(n-特征数)中找到一个对数据点进行清晰分类的超平面 选项: A、A: 对 B、B: 错
14.
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
15.
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
16.
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
17.
支持向量机仅能处理二分类问题,产生线性平面。
18.
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
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