如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面（分类器），其中W是行向量，X是列向量表示样本，在SVM算法中，2/|W|可以表示WX+b=1和WX+b=-1平面间的间隔，那么SVM实质是（） A: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值 B: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值 C: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值 D: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值

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2022-05-30

如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面（分类器），其中W是行向量，X是列向量表示样本，在SVM算法中，2/|W|可以表示WX+b=1和WX+b=-1平面间的间隔，那么SVM实质是（） A: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值 B: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值 C: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值 D: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值

如果超平面方程WX+b=0,是分类超平面（分类器），其中W是行向量，X是列向量表示样本，在SVM算法中，2/|W|可以表示WX+b=1和WX+b=-1平面间的间隔，那么SVM实质是（）
A: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值
B: 以X为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值
C: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最小值
D: 以W为参数优化2/|W|，使得2/|W|有最大值

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举一反三