关于线性SVM中支持向量的说法，下列正确的有
A: 线性SVM对偶问题的解α^*中满足α_i^*>0的x_i称为支持向量。
B: 支持向量可以在间隔边界上，也可在间隔边界与决策边界之间，或在决策边界误分的那一侧。
C: 分类决策超平面完全由支持向量决定。
D: 只有位于间隔边界内的样本才是支持向量。
A: 线性SVM对偶问题的解α^*中满足α_i^*>0的x_i称为支持向量。
B: 支持向量可以在间隔边界上，也可在间隔边界与决策边界之间，或在决策边界误分的那一侧。
C: 分类决策超平面完全由支持向量决定。
D: 只有位于间隔边界内的样本才是支持向量。
举一反三
- 关于支持向量机SVM，说法正确的是： A: 边缘(margin)是决策边界与任意样本之间的平均距离 B: 支持向量 (support vector) 位于最大边缘超平面附近的点 C: 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模 D: 决策边界只会被支持向量影响，跟其他点无关
- 关于支持向量机，说法正确的是： A: 去除支持向量以外的数据点，会影响原先的决策边界 B: SVM也可以处理难以进行线性分类的数据集 C: 采用硬边界可能会造成过拟合问题 D: SVM可以处理多分类问题
- 支持向量机是寻找最大化样本间隔的边界
- 关于SVM的描述正确的是:( ) A: 支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 B: 支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器 C: 支持向量机的学习策略就是间隔最大化 D: 支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化
- 以下关于支持向量机的说法正确的是 ( )。 A: SVM适用于大规模数据集 B: SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化 C: SVM方法简单,鲁棒性较好 D: SVM分类面取决于支持向量