SVM学习模式中支持向量是指决定最优分类间隔的关键数据点
举一反三
- 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
- 在SVM(支持向量机)分类模型中支持向量是指() A: 训练样本点到最优分类超平面的距离 B: 最优分类超平面的参数向量 C: 到最优分类超平面距离最近的训练样本点对应的特征向量 D: 拉格朗日因子α构成的向量
- SVM 原理描述不正确的是( )。 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
- 在SVM的求解过程中，支持向量与α的关系是（ ）。 A: alpha=0的数据点是支持向量 B: alpha>0的数据点是支持向量 C: alpha<0的数据点是支持向量 D: 两者没有固定关系
- 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