关于线性和非线性支持向量机的描述，以下哪种说法不对
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: 线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面，这时的解不是唯一的
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: 线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面，这时的解不是唯一的
举一反三
- 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
- 线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面
- 支持向量机模型包括 A: 线性可分支持向量机 B: 线性支持向量机 C: 非线性可分支持向量机 D: 非线性支持向量机
- 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
- 在支持向量机中，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。