支持向量机可看作是一类简单、直观的最大间隔分类器的推广。
举一反三
- 支持向量机可看作是一类简单、直观的最大间隔分类器的推广。 A: 正确 B: 错误
- 支持向量机属于 A: 基于实例的分类器 B: 最大间隔分类器 C: 神经网络分类器 D: 贝叶斯分类器
- 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
- 扩展库sklearn.svm中提供了线性支持向量机分类器LinearSVC、线性支持向量机回归器LinearSVR，基于libsvm的支持向量机分类器SVC、支持向量机回归器SVR，无监督异常值检测OneClassSVM，以及NuSVC和NuSVR。
- 有关SVM的说法不正确的是（）。 A: 其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器 B: 1995年被提出的 C: 一种典型的多类分类模型 D: 支持向量机的学习策略便是寻找二分类间隔最大化