百度试题 题目训练完SVM模型后, 不是支持向量的那些样本我们可以丢掉, 也可以继续分类A.正确B.错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
在训练完 SVM 之后,我们可以只保留支持向量,而舍去所有非支持向量,仍然不会影响模型分类能力。()A.正确B.错误
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在SVM中,将图9-8(a)和图9-8(b)中决策面到支持向量的间隔称为硬间隔(Hard Margin),即不允许任何样本出现错分的情况,即使可能导致过拟合。当然,理想情况下期望的应该是图9-8(c)中的这种情况,容许少量样本被错分从而得到一个次优解,而这个容忍的程度则通过目标函数来调节。或者再极端一点就是根本找不到一...
支持向量机完整版(SVM)可以用来进行设别训练-Full version of support vector machine (SVM) can be used to set up other training点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 shakaishakai 2014-09-21 16:54:23 评论 刚学习模式识别的概论,通过这样的具体实例加深理解pengh_ts 2014-07-28 18...
概述该工具包主要用于解决SVM(支持向量机)多分类问题。利用该工具包,可以对特定格式的样本数据、使用SVM超球模型(Hyper-sphere)完成数据的训练与预测。目前本工具包仅支持C_SVC (C-Support Vector Classification),具体功能如下: 1)可进行样本数据格式的转化,主要是index:value格式向value格式转换,及value格式向index:...
百度试题 结果1 题目在训练完 SVM 之后,我们可以只保留支持向量,而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 :A 反馈 收藏
在训练完 SVM 之后,我们可以只保留支持向量,而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力。这句话是否正确?A.正确B.错误