下载APP
刷刷题APP > 分离超平面
"分离超平面"相关考试题目
1.
对于线性可分的训练数据而言，线性可分分离超平面有无穷多个，几何间隔最大的分离超平面也有无穷多个。
2.
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(即分离超平面)是否会发生改变()
3.
线性可分支持向量机：给定线性可分训练数据集，通过间隔（）为目标，求解相应的凸二次规划问题，从而学习得到的最优分离超平面，此时解是（ ）的。
4.
感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。
5.
SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
6.
SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
7.
在线性可分情况下，训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为 。
8.
线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面
9.
感知器模型由输入层、隐藏层和输出层三层构成，其本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型，旨在求出将输入空间中的实例划分为两类的分离超平面。（ ）
10.
在线性可分情况下，训练数据集的样本点与分离超平面距离最近的样本点的实例称为支持向量。（ ）
11.
线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面
12.
最佳分离超平面上的点称为支持向量。（）
13.
在线性可分情况下，训练数据集的样本点与分离超平面距离最近的样本点的实例称为 __
14.
简单的说，SVM（支持向量机）是一种算法，它以以下方法做工，它是一种非线性映射额，把原训练数据映射到较高的维上，在新的维上，它搜索最佳分离超平面。
15.
SVM是在特征空间上找到最佳的分离超平面，使得训练集上的正负样本间隔最大。是用来解决二分类问题，在引入核方法后也可以解决非线性问题。
16.
感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。
