支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的（）
举一反三
- 支持向量机属于广义线性分类器，只能进行进行线性分类。（ ）
- 按有监督学习和无监督学习分类，支持向量机属于无监督学习
- 按有监督学习和无监督学习分类，支持向量机属于无监督学习 A: 正确 B: 错误
- 扩展库sklearn.svm中提供了线性支持向量机分类器LinearSVC、线性支持向量机回归器LinearSVR，基于libsvm的支持向量机分类器SVC、支持向量机回归器SVR，无监督异常值检测OneClassSVM，以及NuSVC和NuSVR。
- 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