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12、SVM是一种非线性分类器。
参考答案和解析
是否确保间隔最大化
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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
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
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
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
考题
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
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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