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
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
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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
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
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）
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。
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
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。
