SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal marginc lassifier）。
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈...[39%]
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据，决策边界(即分离超平...
...则项 作用是最大化分类间隔 使得分类器拥有更强的泛[36%]
...错误的是()A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||，||w||代...
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈...[35%]
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()[34%]
...错误的是()A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||，||w||代...
...则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛[32%]
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()A.L2正则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛
...正确的是()A.SVM允许分类存在微小误差B.SVM允许分类是有大量误差[26%]
以下关于硬间隔hard margin描述正确的是()A.SVM允许分类存在微小误差B.SVM允许分类是有大量误差
...描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM...[25%]
关于SVM泛化误差描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM的误
阅读下面的文章，完成后面题目。寻找⑴古布斯小镇地处荒漠边缘，约..[25%]
...下来一位满头白发的瘦小老头，还有一个40岁左右、皮肤白皙的男子。⑵约翰正准备上前寒暄几句，突然他脸上的笑容僵住了。原来老头是个盲人，他手...
训练SVM的最小时间复杂度为O(n2),那么一下哪种数据集不适合用SVM()[25%]
训练SVM的最小时间复杂度为O(n2)，那么一下哪种数据集不适合用SVM()A.大数据集B.小数据集C.中等大小数据集D.和数据集大小无关
