关于SVM泛化误差描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM的误差阈值

题目

关于SVM泛化误差描述正确的是()

A.超平面与支持向量之间距离

B.SVM对未知数据的预测能力

C.SVM的误差阈值

相似考题

1.关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

2.关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( )A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

3.下列关于分类方法的叙述正确的有（）。A．Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器B．SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本C．决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则D．SVM（支持向量机）和K-NN（K-近邻）都有模型的训练过程（构造分类模型）

4.以下关于硬间隔hard margin描述正确的是()A.SVM允许分类存在微小误差B.SVM允许分类是有大量误差

更多“关于SVM泛化误差描述正确的是()A.超平面与支持向量之间距离B.SVM对未知数据的预测能力C.SVM的误 ”相关问题

  • 第1题：

    86、支持向量机（SVM）方法通过最大化支持向量到分隔超平面的距离来训练分类器。


    A

  • 第2题：

    11、支持向量机（SVM）方法通过最大化支持向量到分隔超平面的距离来训练分类器。


    决策边界只会被支持向量影响，跟其他点无关

  • 第3题：

    11、SVM 原理描述不正确的是（）。

    A．当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机

    B．当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机

    C．当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机

    D．SVM 的基本模型是在特征空间中寻找间隔最小化的分离超平面的线性分类器


    ~

  • 第4题：

    13、以下关于支持向量机的说法正确的是 （)。

    A．SVM适用于大规模数据集

    B．SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化

    C．SVM方法简单，鲁棒性较好

    D．SVM分类面取决于支持向量


    ABC

  • 第5题：

    SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度


    SVM对新数据的预测准确度

相关内容