支持向量机是寻找最大化样本间隔的边界
举一反三
- 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。
- 线性支持向量机的最大化间隔正确的描述是（）。
- 在支持向量机理论中，需要寻找两类分类间隔最大的最优超平面，距离这个最优超平面（ ）被称为支持向量(Support Vector)。 A: 最近的样本 B: 最远的样本 C: 等距离的样本 D: 选项都包括
- 支持向量机（SVM）算法是一个在有限的样本空间中寻找一个超平面能将不同类别的样本分开且间隔最大的二分类模型。（ ）
- 关于支持向量机SVM，说法正确的是： A: 边缘(margin)是决策边界与任意样本之间的平均距离 B: 支持向量 (support vector) 位于最大边缘超平面附近的点 C: 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模 D: 决策边界只会被支持向量影响，跟其他点无关