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【判断题】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
可分
线性
最大化
发布时间:
2024-05-06 10:40:34
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相关试题
1.
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
2.
【判断题】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选项: A:正确; B:错误
3.
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 选项:A、是 B、否
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是()。
9.
线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是()。
10.
线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是()
11.
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
12.
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
13.
以下关于支持向量机的描述不正确的是( )。 选项: A、它是二分类模型,但可以扩展为多分类模型 B、 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面,使得样本距离分割线、平面或超平面最远 C、 样本集中的所有样本均是“支持向量” D、 样本线性不可分时可以投影到高维空间,转换成线性可分情况
14.
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
15.
有关支持向量机的类型描述正确的有( )。 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、非线性可分支持向量机
16.
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
17.
当训练样本近似线性可分时,()。 选项: A:A:通过硬间隔最大化,学习一个非线性支持向量机 B:#VALUE! C:#VALUE! D:#VALUE!
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2个超平面; 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:选项都包括
19.
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
20.
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
21.
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。
22.
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。
23.
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。
24.
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
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