有关支持向量机模型的说法错误的是？
A: 对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。
B: 支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
C: 支持向量机可根据主题对新闻进行分类。
D: 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
A: 对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。
B: 支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
C: 支持向量机可根据主题对新闻进行分类。
D: 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
D
举一反三
- 支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
- 下面有关支持向量机错误的说法是？（ ） A: 支持向量机一般处理两分类的问题。 B: 支持向量机既可以处理线性可分的问题，也可以处理非线性可分的问题。 C: 支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 D: 对于小样本集，支持向量机的分类准确度可能优于其他对样本数量要求比较高的分类算法。
- 下列关于支持向量机说法正确的是 A: 支持向量机可以解决回归预测问题 B: 支持向量机是无监督机器学习方法 C: 支持向量机能够解决二分类问题 D: 支持向量机是有监督机器学习方法
- 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
- 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。
内容
- 0
在支持向量机分类算法
- 1
扩展库sklearn.svm中提供了线性支持向量机分类器LinearSVC、线性支持向量机回归器LinearSVR，基于libsvm的支持向量机分类器SVC、支持向量机回归器SVR，无监督异常值检测OneClassSVM，以及NuSVC和NuSVR。
- 2
支持向量机（SVM）只能解决二分类问题。（ ）
- 3
在matlab中,可以实现支持向量机训练的函数是______ ;利用训练好的支持向量机进行分类的函数是______
- 4
支持向量机是一种基于支持向量构造分类判别函数的学习机器，其核心是 。 A: 支持向量 B: 核函数 C: 权值 D: 判别函数