支持向量机分类方法的基本思路是将低维空间中的待分类点,通过升到n维空间,以最大化所要区分类别之间的相似程度。()
举一反三
- 支持向量机分类方法的基本思路是将低维空间中的待分类点，通过升到n维空间以找到一个n-1维的最大间隔超平面将不同的类别区分开。
- 在R（n维空间）中向量满足下列条件的全体向量能否构成R（n维空间）的子空间
- 对于低维线性不可分的问题，支持向量机通过核方法映射值高维特征空间之后，实现其分类
- 关于SVM的描述正确的是:( ) A: 支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 B: 支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器 C: 支持向量机的学习策略就是间隔最大化 D: 支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化
- 有关支持向量机模型的说法错误的是？ A: 对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。 B: 支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。 C: 支持向量机可根据主题对新闻进行分类。 D: 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。