支持向量是最靠近决策表面的数据点
举一反三
- 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
- SVM-支持向量机中的支持向量是训练数据集中 A: 所有数据点 B: 数值大的点 C: 对分类起关键作用的数据点 D: 数值小的点
- 支持向量指的是那些阻挡间隔继续扩大的数据点。
- 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
- 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