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SVM的主要思想是:建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力。
发布时间:
2024-06-30 16:59:22
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相关试题
1.
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
2.
在支持向量机理论中,寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面,该超平面作为决策依据,用于区分样本的类别。选项: A:正确; B:错误
3.
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
4.
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。
5.
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
6.
在空间上线性可分的两类点,分别向SVM分类的超平面上做投影,这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的A.正确B.错误
7.
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。
8.
【判断题】薄透镜主平面与焦点之间的距离为焦距,主平面与物之间的距离为物距ι,主平面与像之间的距离为像距ιˊ。 A. 对 B. 错
9.
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
10.
SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此也被称为最小边缘分类器
11.
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
12.
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
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
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