下列选项中,不是对支持向量机的描述的是?()
A.以结构风险最小为原则
B.在线性的情况下,就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面
C.基于小概率事件原理
D.训练数据较大
- · 有3位网友选择 D,占比37.5%
- · 有3位网友选择 C,占比37.5%
- · 有2位网友选择 B,占比25%
A.以结构风险最小为原则
B.在线性的情况下,就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面
C.基于小概率事件原理
D.训练数据较大
A.以结构风险最小为原则
B.训练数据较小
C.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确,并且也不太容易过拟合
D.在线性的情况下,就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面
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.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。
A.支持向量 离决策超平面的距离最近
B.在决定分类决策超平面的位置时,只有支持向量起作用,其他样本点不起作用
C.将除支持向量以外的样本点删除,也不影响分类决策边界
D.支持向量的数目一般比较少
A.由于支持向量机是基于所有训练数据寻找最大化间隔的超平面,而感知器算法却是相对随意的找一个分开两类的超平面,因此大多数时候,支持向量机画出的分类面往往比感知器算法好一些。
B.支持向量机是把所有训练数据都输入进计算机,让计算机解全局优化问题
C.感知器算法相比于支持向量机算法消耗的计算资源和内存资源更少,但是耗费的计算资源更多
D.以上选项都正确
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