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关于支持向量机,下列说法正确的选项是?()
A.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
B.大规模串行结构和信息的串行处理
C.知识和结果的不可解释性
D.通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联
参考答案
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考题
下列关于分类方法的叙述正确的有（）。A．Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器B．SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本C．决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则D．SVM（支持向量机）和K-NN（K-近邻）都有模型的训练过程（构造分类模型）
考题
6、在以下选项中，（）是定义在特征空间上的、间隔最大、支持核技巧的分类器。A．支持向量机（SVM）B．k 近邻法（KNN）C．决策树（Decision Tree）D．感知机（Perceptron）
考题
下列关于支持向量机的说法不正确的是（）A.在支持向量机中，如何选择“平面”并不重要。#B.我们使用支持向量机时，如果能找到一个平面，使得在其两侧，两类样本之间的间隔尽可能大，则该平面就是优秀的分割平面。#C.为达到间隔最大的目标，只需要看距离平面最近的几个样本，它们代表着间隔。称为“支持向量”。#D.1967年，俄罗斯数学家Vapnik等人提出最大间隔超平面的思想；1992年，Boser将 核方法应用于最大间隔超平面；1995年，Corinna Cortes和Vapnik提出使用“软间隔”思想；机器学习领域大名鼎鼎，直接导致2000年代统计机器学习的繁荣。
考题
下列选项中，属于有监督学习的是？A．支持向量机B．决策树C．聚类算法D．线性回归
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