在SVM算法中,分类器是由少量的支持向量决定的。()
举一反三
- 在SVM算法中,虽然分类器是由少量的支持向量决定的,但训练该机器仍需大量的样本。()
- 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
- SVM中去掉非支持向量不影响分类结果
- Weka中运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为1,则以下描述正确的是()。 A: 超平面表示为支持向量的函数 B: SVM为线性支持向量机 C: 分类器运行后会输出2个三元SMO模型 D: SVM为非线性支持向量机
- 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