SVM训练的本质就是确定一个二分类的最优超平面
举一反三
- SVM的基本思想是寻找一个满足分类要求的超平面，并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远。
- 支持向量机（SVM）算法是一个在有限的样本空间中寻找一个超平面能将不同类别的样本分开且间隔最大的二分类模型。（ ）
- 中国大学MOOC: SVM的基本思想是寻找一个满足分类要求的超平面，并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远。
- 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远。
- 在SVM(支持向量机)分类模型中支持向量是指() A: 训练样本点到最优分类超平面的距离 B: 最优分类超平面的参数向量 C: 到最优分类超平面距离最近的训练样本点对应的特征向量 D: 拉格朗日因子α构成的向量