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SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度

参考答案和解析
SVM对新数据的预测准确度
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考题 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
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考题 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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考题 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
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考题 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
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考题 请简要介绍下SVM
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考题 下列不是SVM核函数的是()A.多项式核函数B.logistic核函数C.径向基核函数D.Sigmoid核函数
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考题 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
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考题 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
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考题 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
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考题 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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考题 SVM建立在计算学习理论的最大似然原则之上。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 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
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考题 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
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考题 如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( ) A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数)
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考题 聚类的典型应用不包括（），（）是一个典型的聚类算法。A.商务应用中，帮助市场分析人员发现不同的客户群B.对WEB上的文档进行分类C.分析WEB日志数据，发现相同的用户访问模式D.根据以往病人的特征，对新来的病人进行诊断@@@SXB@@@A.决策树B.AprioriC.k-meansD.SVM
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考题 数据挖掘中分类的典型应用不包括（ ）。（ ）可以用于数据挖掘的分类任务。A.识别社交网络中的社团结构，即连接稠密的子网络B. 根据现有的客户信息，分析潜在客户C. 分析数据，以确定哪些贷款申请是安全的，哪些是有风险的D. 根据以往病人的特征，对新来的病人进行诊断A. EMB. AprioriC. K-meansD. SVM
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考题 聚类的典型应用不包括（ ），（请作答此空）是一个典型的聚类算法。A.决策树 B.Apriori C.k-means D.SVM
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考题 根据现有的心脏病患者和非心脏病患者数据来建立模型，基于该模型诊断新的病人是否为心脏病患者，不适于用算法（ ）分析。A.ID3 B.K最近邻（KNN） C.支持向量机（SVM） D.K均值（K-means）
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考题 数据挖掘中分类的典型应用不包括（ ）。（请作答此空）可以用于数据挖掘的分类任务。A.EM B.Apriori C.K-means D.SVM
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考题 以下不属于回归分析的是（）。A、线性回归B、BP神经网络C、ARIMAD、SVM支撑向量机
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考题 以下算法中对缺失值敏感的有（）A、ogistic回归B、SVM算法C、CART决策树D、朴素贝叶斯
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考题 如果自变量有连续型变量，则适用的分类预测方法有（）A、逻辑回归B、神经网络C、SVM算法D、C4.5算法
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考题 预测误差可在一定程度上反映预测结果的准确度，误差越小，说明预测的准确度（）A、越小B、很高C、越高D、一般
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考题 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 marginc lassifier）。
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考题 支持向量机（SVM）属于（）技术。A、回归B、分类C、描述D、验证
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考题 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
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考题 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
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考题 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
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