SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）
SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）
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关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
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
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模D.当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习
下列选项中,不是对支持向量机的描述的是?() A.以结构风险最小为原则B.训练数据较小C.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确，并且也不太容易过拟合D.在线性的情况下，就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面
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
以下描述错误的是?( ) ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
由梁的正应力分布规律图知，下面哪种说法正确（）A、梁截面上、下边缘处正应力最大，中间最小B、梁截面上、下边缘处正应力最小，中间最大C、梁截面上、下边缘处正应力最大，中性轴上最小D、梁截面上、下边缘处正应力最大，中性轴上正应力为零
以下描述错误的是（）。A、SVM是这样一个分类器，它寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器B、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差C、在决策树中，随着树中结点输变得太大，即使模型的训练误差还在继续降低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的原因D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类
单选题由梁的正应力分布规律图知，下面哪种说法正确（）A梁截面上、下边缘处正应力最大，中间最小B梁截面上、下边缘处正应力最小，中间最大C梁截面上、下边缘处正应力最大，中性轴上最小D梁截面上、下边缘处正应力最大，中性轴上正应力为零
单选题钢筋混凝土梁的混凝土保护层厚度是指______。A纵向受力钢筋重心到截面外边缘的最小垂直距离B纵向受力钢筋外表面到截面外边缘的最小垂直距离C从最外层钢筋外缘（包括箍筋、构造筋、分布筋等）到截面外边缘的最小垂直距离D箍筋外表面到截面外边缘的最小垂直距离
判断题SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）A对B错