svm模块提供的用于构建SVM分类模型的函数有（）
A: SVC
B: NuSVC
C: LinearSVC
D: svm
A: SVC
B: NuSVC
C: LinearSVC
D: svm
举一反三
- 怎样理解“硬间隔”？（ ） A: SVM只允许极小误差 B: SVM不允许有误差 C: SVM允许分类时出现一定范围的误差
- 非线性SVM中，核函数的选择对于SVM的性能至关重要（）
- 假定现在有一个四分类问题，你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型，你需要训练几个SVM模型？
- 下列有关SVM说法不正确的是：（） A: SVM使用核函数的过程实质是进行特征转换的过程 B: SVM对线性不可分的数据有较好的分类性能 C: SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险 D: SVM的支持向量是少数的几个数据点向量
- 以下关于支持向量机的说法正确的是 ( )。 A: SVM适用于大规模数据集 B: SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化 C: SVM方法简单,鲁棒性较好 D: SVM分类面取决于支持向量