训练SVM的最小时间复杂度为O(n2)，那么一下哪种数据集不适合用SVM()A.大数据集B.小数据集C.中等大小数据集D.和数据集大小无关

训练SVM的最小时间复杂度为O(n2)，那么一下哪种数据集不适合用SVM()

A.大数据集

B.小数据集

C.中等大小数据集

D.和数据集大小无关

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对于k折交叉验证,以下对k的说法正确的是()A.k越大,不一定越好,选择大的k会加大评估时间B.选择更大的k,就会有更小的bias(因为训练集更加接近总数据集)C.在选择k时,要最小化数据集之间的方差D.以上所有

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评估模型的分类预测准确率,使用()进行评估。 A.验证数据集B.训练数据集C.测试数据集D.未知数据

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方差用来描述数据的离散程度或者波动程度，比较分散的数据集的方差大，而相对集中的数据集的方差小。

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1、葡萄酒数据集（wine.data）搜集了法国不同产区葡萄酒的化学指标。试建立决策树、SVM和神经网络3种分类器模型，比较各种分类器在此数据集上的效果。

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SVM算法的最小时间复杂度是O（n*n)。基于这一点，以下哪种规格的数据集并不适用于该算法？A．大数据集B．小数据集C．中数据集D．不受数据集大小的影响

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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

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完成教材P141的6.2题。 6.2 试用LIBSVM，在西瓜数据集3.0a上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。（注意：LIBSVM是著名SVM软件包，大家去下载，安装，用基于Matlab版本的，西瓜数据集a在我们教材上有，上次我们有个作业，我也给出了该数据集）

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葡萄酒数据集（wine.data）搜集了法国不同产区葡萄酒的化学指标。试建立决策树、SVM和神经网络3种分类器模型，比较各种分类器在此数据集上的效果。

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2、SVM算法的最小时间复杂度是O（n²），基于此，以下哪种规格的数据集并不适该算法？A．不受数据集的大小影响B．中等数据集C．小数据集D．大数据集

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