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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
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发布时间:
2024-05-09 22:57:45
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1.
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
2.
支持向量机分类法SVM是指( ) 选项: A: A. Select Vector Machine B: B. Select Vector Method C: C. Support Vector Method D: D. Support Vector Machine
3.
常见的分类算法有( )。 选项: A、逻辑回归Logistic Regression B、K- Nearest Neighbor (KNN) C、决策树Decision Tree (DT) D、支持向量机Support Vector Machine (SVM)
4.
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信围值最小化作为(________)目标
5.
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
6.
(训练完成后,大部分的训练样本都不需要保留,最终模型仅与支持向量有关。支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 因此而得名。 选项: A:正确 B:错误
7.
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
8.
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
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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。() 选项:A、Y、正确 B、N、错误
13.
SVM-支持向量机中的支持向量是训练数据集中 选项: A、所有数据点 B、 数值大的点 C、 对分类起关键作用的数据点 D、 数值小的点
14.
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=0B. WX+b=1C. WX+b>0D. WX+b<0
15.
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。
16.
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。
17.
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、所谓支持向量,就是距离超平面最近的样本 B、 所谓最优超平面,就是指间隔最小的超平面 C、 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
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,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
19.
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
20.
支持向量机的目标是,欲找到具有 的划分超平面。
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