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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。
分类
向量
数据
发布时间:
2024-05-09 22:57:45
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1.
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
2.
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
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.
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
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.
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
7.
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
8.
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
9.
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
10.
支持向量机的目标是,欲找到具有 的划分超平面。
11.
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
12.
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。
13.
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,那么在SVM算法中,满足方程()的样本是支持向量 选项: A: WX+b=0 B: WX+b=1 C: WX+b>0 D: WX+b<0
14.
(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
15.
SVM(支持向量机)是一个面向数据的分类算法,他的目标是为确定一个分类平面,从而将不同的数据分隔开。 选项: A:正确 B:错误
16.
关于支持向量机,说法正确的是: 选项: A、去除支持向量以外的数据点,会影响原先的决策边界 B、SVM也可以处理难以进行线性分类的数据集 C、采用硬边界可能会造成过拟合问题 D、SVM可以处理多分类问题
17.
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。
18.
支持向量机(SVM)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是( ) 选项: A、所谓最优超平面,就是指间隔最小的超平面 B、所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本 C、一对(两个平行的)超平面可以区分空间中3类以上样本 D、以上都不对
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