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在支持向量机中使用什么解决二分类线性不可分问题( )。
向量
线性
不可分
发布时间:
2024-05-06 10:40:34
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1.
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
2.
当线性支持向量机解决问题受限时,可以使用( )来构建非线性支持向量机。 ( ) 答案:核函数 单选题 ]
3.
支持向量机仅能处理二分类问题,产生线性平面。
4.
支持向量机的基本思想是什么?解决什么分类问题?
5.
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
6.
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
7.
下面有关支持向量机错误的说法是?选项: A:支持向量机一般处理两分类的问题。 B: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。 C:支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 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。
8.
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。
9.
线性支持向量机通过软间隔最大化将线性可分问题扩展到线性不可分问题。A.正确B.错误
10.
感知机能容易实现逻辑(__)、(__)、(__)运算 选项: A:支持向量机的学习策略是间隔最大化 B:多选题 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
11.
在使用支持向量机中,各分类到超平面的距离越大,表示支持向量机的分类误差越大选项: A:对 B:错
12.
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。
13.
题目13支持向量机模型包括A. 线性可分支持向量机B. 线性支持向量机C. 非线性可分支持向量机D. 非线性支持向量机
14.
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( )
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
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