对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为包含（ ）的优化问题。
A: 目标函数
B: 约束条件
C: 以平均值为目标
D: 近邻样本数目最多
A: 目标函数
B: 约束条件
C: 以平均值为目标
D: 近邻样本数目最多
举一反三
- 对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为包含（ ）的优化问题。 A: 目标函数 B: 约束条件 C: 以平均值为目标 D: 近邻样本数目最多
- 对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
- 对于支持向量机方法，寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。 A: 正确 B: 错误
- 在支持向量机理论中，需要寻找两类分类间隔最大的最优超平面，距离这个最优超平面（ ）被称为支持向量(Support Vector)。 A: 最近的样本 B: 最远的样本 C: 等距离的样本 D: 选项都包括
- 以下关于支持向量机的描述不正确的是（ ）。 A: 它是二分类模型，但可以扩展为多分类模型 B: 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远 C: 样本集中的所有样本均是“支持向量” D: 样本线性不可分时可以投影到高维空间，转换成线性可分情况