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
A
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
内容
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关于支持向量机SVM，说法正确的是： A: 边缘(margin)是决策边界与任意样本之间的平均距离 B: 支持向量 (support vector) 位于最大边缘超平面附近的点 C: 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模 D: 决策边界只会被支持向量影响，跟其他点无关
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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。（ ）
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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
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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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SVM的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。