在支持向量机理论中，需要寻找两类分类间隔最大的最优超平面，距离这个最优超平面（ ）被称为支持向量(Support Vector)。
A: 最近的样本
B: 最远的样本
C: 等距离的样本
D: 选项都包括
A: 最近的样本
B: 最远的样本
C: 等距离的样本
D: 选项都包括
举一反三
- 在支持向量机理论中，寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面，该超平面作为决策依据，用于区分样本的类别。
- 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。
- 以下关于支持向量机的描述不正确的是（ ）。 A: 它是二分类模型，但可以扩展为多分类模型 B: 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 C: 样本集中的所有样本均是“支持向量” D: 样本线性不可分时可以投影到高维空间，转换成线性可分情况
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是通过寻找超平面对样本进行分隔从而实现分类或预测的算法，分隔样本时的原则是使得间隔最大化，寻找间隔最大的支持向量。
- 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