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14. 支持向量机(SVM)对训练样本求解最小边距超平面。
平面
边距
求解
发布时间:
2024-05-19 21:20:01
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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
2.
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()。 选项: 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
3.
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
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。 选项: A、对 B、错
5.
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。
6.
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
7.
(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
8.
支持向量机的目标是,欲找到具有 的划分超平面。
9.
支持向量机有以下几种类型()选项: A:最小二乘支持向量机(LSSVM); B:Vapnik支持向量机(VSVM); C:v-支持向量机(v-SVM); D:以上都是
10.
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
11.
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
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是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器____ ____
14.
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
15.
SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,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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