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提问人：网友Dume2020 发布时间：2022-04-10
[单选题]

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.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

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匿名网友[120.***.***.172]选择了 C
1天前
匿名网友[95.***.***.54]选择了 C
1天前
匿名网友[220.***.***.95]选择了 C
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匿名网友[217.***.***.13]选择了 C
1天前
匿名网友[24.***.***.157]选择了 B
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匿名网友[220.***.***.197]选择了 D
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匿名网友[55.***.***.123]选择了 A
1天前
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更多“下列选项中，不是对支持向量机的描述的是?()”相关的问题
第1题
采用支持向量机得到决策边界，如果支持向量保留，删除其他样本，重复训练，则新的决策边界与原来的决策边界相同。
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第2题
支持向量机是以结构风险最小为原则。（)
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第3题
线性支持向量机的设计目标是设计决策边界间隔最小的线性分类器，以使得最坏情况下的泛化误差最小。（判断）
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第4题
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。

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第5题
（)是一种用于线性和非线性数据的分类算法，它将原数据变换到高维空间，使用称作支持向量的基本训练元组，从中发现分离数据的超平面。

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

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第6题
关于线性可分的SVM中的支持向量，下列描述正确的是

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

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第7题
关于线性SVM中支持向量的说法，下列正确的有

A.线性SVM对偶问题的解α^*中满足α_i^*＞0的x_i称为支持向量。

B.支持向量可以在间隔边界上，也可在间隔边界与决策边界之间，或在决策边界误分的那一侧。

C.分类决策超平面完全由支持向量决定。

D.只有位于间隔边界内的样本才是支持向量。

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第8题
同一个训练集，最近邻分类的错误率不会低于____的错误率。

A.最小错误率贝叶斯分类

B.最小风险贝叶斯分类

C.支持向量机

D.感知器分类

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第9题
下列选项中，属于数据挖掘的成熟技术的是：（)。

A.支持向量机

B.聚类方法

C.决策树

D.神经网络

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第10题
下列选项中属于支持向量机面对的线性不可分问题的是？

A.异常点干扰和非线性分类

B.异常点干扰和线性分类

C.非异常点干扰和线性分类

D.非异常点干扰和非线性分类

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第11题
（）的选择对非线性支持向量机的性能有重大影响。（填空）
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