在支持向量机理论中，寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面，该超平面作为决策依据，用于区分样本的类别。
举一反三
- 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。（ ）
- 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远。
- 以下关于支持向量机的描述不正确的是（ ）。 A: 它是二分类模型，但可以扩展为多分类模型 B: 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远 C: 样本集中的所有样本均是“支持向量” D: 样本线性不可分时可以投影到高维空间，转换成线性可分情况
- 中国大学MOOC: 支持向量机（SVM）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是（ ）