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在支持向量机中,分类超平面的一般形式是W^T*X + b = 0
向量
平面
机中
发布时间:
2024-05-23 19:03:22
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1.
假设支持向量机的超平面为w*x+b=0,其间隔的大小为( ) 选项: A、|b|/|w| B、1/|w| C、2|b|/|w| D、2/|w|
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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。
6.
已知:ω1: X1 =(0,2)T , X3 =(2,0)T , X5 =(-1,-1)Tω2: X2 =(1,1)T , X4 =(0,-2)T, X6 =(-2,0)T给定初始增广权向量 w1=(1 1 1)T , C=1。要求:用感知器算法求模式分类的解向量w。
7.
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
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
10.
SVM的中文全称叫什么?选项: A:最大向量分类器; B:最小向量分类器; C:支持向量机; D:支持向量回归机
11.
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
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 E:nan
13.
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
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