对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。


相关考题:

对于多组独立样本有序分类变量资料,假设检验时宜采用

()是构造和使用模型评估无样本类,或评估给定样本可能具有的属性或值空间。 A、评估B、结果C、预测D、分类

以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有()A.已知类别的样本质量B.分类准则C.特征选取D.模式相似性测度

如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度,则影响聚类算法结果的主要因素有()A.已知类别样本质量B.分类准则C.量纲

有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()A.2x+y=4B.x+2y=5C.x+2y=3D.2x-y=0

以下说法中错误的是()A.SVM对噪声(如来自其他分部的噪声样本)具备鲁棒性B.在adaboost算法中,所有被分错样本的权重更新比例不相同C.boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法,二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重D.给定n个数据点,如果其中一半用于训练,一半用户测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

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

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

假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据,决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()A.YesB.No

分布与样本的关系为( )。A.分布愈分散,样本愈分散B.分布愈分散,样本愈集中C.分布愈集中,样本愈分散D.分布愈集中或愈分散,样本都不受影响

对于大规模总体来说,总体规模越大,则()A.样本量需求越大B.样本量需求越小C.样本量同比例增大D.对样本量需求几乎没有影响

标准差增加对单位均值估计以及概率和规模成比例方法所需的样本量有( )影响。假设总体的其他特征没有变化,预计的精确度和置信水平不变。(单位均值-概率和规模成比例(PPS))A.样本量增大样本量增大B.样本量不变样本量减少C.样本量增大样本量不变D.样本量减少样本量不变

定时散射比浊分析中,预反应时间段加入的样本是A.待测全量样本的十分之一B.待测全量样本的五分之一C.已知抗体D.待测全量样本的二十分之一E.待测全量样本

Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

对于大规模总体来说,总体规模越大,则( )。A、样本量需求越大B、样本量需求越小C、样本量同比例增大D、对样本量需求几乎没有影响

下列不是用来描述样本集中位置的统计量的是()。A、样本均值B、样本中位数C、样本众数D、样本标准差

样本设计按照目的不同来分类,不包括()A、DM广告设计B、企业形象样本设计C、产品样本设计D、宣传样本设计

手印样本从来源上分类,可分为()、自然样本和实验样本。

定时散射比浊分析中,预反应时间段加入的样本是()。A、待测全量样本B、待测全量样本的十分之一C、待测全量样本的五分之一D、待测全量样本的二十分之一E、已知抗体

支持向量机(SVM)属于()技术。A、回归B、分类C、描述D、验证

判断题Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。A对B错

多选题如果调查结果显示,样本的支持率为68%,现在欲对总体的支持率进行区间估计,其可以应用正态分布统计量进行估计的前提条件是(  )。A总体的支持率大于5%Bnp≥5,其中n是样本量,p是样本的支持率Cn(1-p)≥5,其中n是样本量,p是样本的支持率D样本的支持率大于5%

判断题对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。A对B错

单选题对于大规模总体来说,总体规模越大,则( )。A样本量需求越大B样本量需求越小C样本量同比例增大D对样本量需求几乎没有影响

单选题分布与样本的关系为(  )。A分布愈分散,样本愈分散B分布愈分散,样本愈集中C分布愈集中,样本愈分散D分布愈集中或愈分散,样本都不受影响

单选题支持向量机(SVM)属于()技术。A回归B分类C描述D验证

单选题下列不是用来描述样本集中位置的统计量的是()。A样本均值B样本中位数C样本众数D样本标准差