支持向量是最靠近决策表面的数据点
对
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
内容
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下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上... (X_train, y_train)
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存储在CD-ROM介质上的数据（）。 A: 靠近上表面（贴有标签的一面） B: 靠近下表面（光亮的一面） C: 就在下表面 D: 在上下表面的中间
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SVM 训练数据集中的数据都是支持向量
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决策树和决策表用来描述( )。 A: 处理逻辑 B: 决策过程 C: 数据流程 D: 功能关系
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决策树和决策表用来描述（ ）。 A: 逻辑判断功能 B: 决策过程 C: 数据流程 D: 功能关系