Weka中加载数据后,运行SMO分类器,将PolyKernel多项式核函数的指数(Exponent)设置为2,则以下描述正确的是()。
A: SVM为线性支持向量机
B: SVM为非线性支持向量机
C: 超平面表示为在原来空间中的属性值的函数
D: 超平面表示为支持向量的函数
A: SVM为线性支持向量机
B: SVM为非线性支持向量机
C: 超平面表示为在原来空间中的属性值的函数
D: 超平面表示为支持向量的函数
A,B,D
举一反三
- 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
- 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（）。
- SVM通过使用核函数可以学习非线性支持向量机，等价于隐式地在______ 的特征空间中学习线性支持向量机。
- 利用核技巧，可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机，只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。
- 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
内容
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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
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中国大学MOOC: 支持向量机（SVM）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是（ ）
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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
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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
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以下属于支持向量机核函数的是 A: 高斯核函数 B: 多项式函数 C: 卷积核函数 D: 线性核函数