线性SVM和一般线性分类器的主要区别是：（）
A: 是否进行了空间映射
B: 是否保证间隔最大化
C: 是否能处理线性不可分问题
D: 训练误差通常较低.
A: 是否进行了空间映射
B: 是否保证间隔最大化
C: 是否能处理线性不可分问题
D: 训练误差通常较低.
举一反三
- 线性SVM和一般线性分类器的区别主要是（ ）？ A: 是否进行了空间映射 B: 是否确保间隔最大化 C: 是否能处理线性不可分问题 D: 训练误差通常较低
- 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
- 感知器算法能求解( )的分类问题，其求解结果是( )。 A: 线性可分 多值 B: 线性可分 单值 C: 线性不可分 单值 D: 线性不可分 多值
- SVM分类器模型中软间隔(soft margin)的主要用途是() A: 解决线性不可分问题 B: 允许少量错分类样本,解决不完全线性可分问题 C: 降低算法时间复杂度 D: 提高算法分类精确度
- 线性SVM和一般线性分类器的区别主要是：</p></p>