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、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
发布时间：2025-05-27 01:17:05
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：A,B,C,D
相关试题
- 1.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
- 2.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
- 3.支持向量是指分布在样本簇边缘的样本点。
- 4.支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是通过寻找超平面对样本进行分隔从而实现分类或预测的算法，分隔样本时的原则是使得间隔最大化，寻找间隔最大的支持向量。
- 5.支持向量机（SVM）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是（ ）。
- 6.支持向量机包括：
- 7.在支持向量机理论中，寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面，该超平面作为决策依据，用于区分样本的类别。
- 8.MAP分类器属于生成模型，支持向量机属于（）模型
- 9.支持向量机（SVM）是一种机器学习分类技术。（判断）
- 10.支持向量机（SVM）属于（）技术。
