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【判断题】
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
A.
正确
B.
错误
题目标签:
支持向量机
分离超平面
超平面
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参考答案:
举一反三
【多选题】对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为包含( )的优化问题。
A.
目标函数
B.
约束条件
C.
近邻样本数目最多
D.
以平均值为目标
查看完整题目与答案
【单选题】对于支持向量机方法,寻找分类超平面的过程是转化为有约束条件的目标函数优化问题。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面,原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小,而支持向量机的目标是分类边距最大,所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让训练精度最优
查看完整题目与答案
【判断题】支持向量机的核心是对线性可分问题找到一对超平面,超平面的距离 。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【简答题】在线性可分情况下,训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为 。
查看完整题目与答案
【单选题】线性支持向量机求取的
A.
与所有样本有关。
B.
仅与支持向量有关。
查看完整题目与答案
【判断题】线性不可分时,最优分类超平面不存在
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【多选题】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
查看完整题目与答案
【判断题】感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】不属于支持向量机特征的是
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约束条件
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近邻样本数目最多
D.
以平均值为目标
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A.
正确
B.
错误
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【单选题】支持向量机与逻辑回归之间的区别在于
A.
逻辑回归和支持向量机都是寻找分界面,原理可以互推
B.
逻辑回归的目标是分类错误率最小,而支持向量机的目标是分类边距最大,所以支持向量机的精度不如逻辑回归
C.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让预测精度最优
D.
支持向量机是寻找让两类边距最宽的分界面的方向,然后通过调整截距项让训练精度最优
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【判断题】支持向量机的核心是对线性可分问题找到一对超平面,超平面的距离 。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】线性支持向量机求取的
A.
与所有样本有关。
B.
仅与支持向量有关。
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A.
正确
B.
错误
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【多选题】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
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【判断题】感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】不属于支持向量机特征的是
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