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机器学习
5 支持向量机
题目详情
简答题
下列有关支持向量机说法不正确的是：
A、采用结构风险最小化原理
B、具有很好的推广能力
C、是凸二次优化问题
D、得到的是局部最优解
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多选题
SVM中的代价参数C表示什么（）A、交叉验证的次数B、用到的核函数C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡D、以上都不对
简答题
一对一法分类器，k个类别需要多少个SVM： A、k B、k! C、k(k-1)/2 D、k(k-1)
简答题
支持向量是最靠近决策表面的数据点。 A、正确 B、错误
简答题
以下哪种情况会导致SVM算法性能下降？ A、数据线性可分 B、数据干净、格式整齐 C、数据有噪声，有重复值
简答题
SVM中的泛化误差代表什么？ A、分类超平面与支持向量的距离 B、SVM对新数据的预测准确度 C、SVM中的误差阈值
简答题
SVM算法的性能取决于： A、核函数的选择 B、核函数的参数 C、软间隔参数C D、以上所有
简答题
下列有关核函数不正确的是： A、极大地提高了学习机器的非线性处理能力 B、函数与非线性映射并不是一一对应的关系 C、满足Mercer条件的函数不一定能作为支持向量机的核函数 D、可以采用cross-va1idalion方法选择最佳核函数
简答题
怎样理解“硬间隔”？ A、SVM只允许极小误差 B、SVM允许分类时出现一定范围的误差 C、二者都不对
简答题
若参数C（cost parameter）被设为无穷，下面哪种说法是正确的？ A、只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类 B、软间隔SVM分类器将正确分类数据 C、二者都不对
机器学习
章节列表
2 绪论
10
3 期望最大化算法
10
4 主题建模
10
5 支持向量机
10
6 聚类分析
10
7 概率无向图模型
10
8 概率有向图模型
10
9 神经网络
10