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86、支持向量机（SVM）方法通过最大化支持向量到分隔超平面的距离来训练分类器。
参考答案和解析
A
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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
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
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
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
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）
考题
量化投资涉及到很多数学和计算机方面的知识和技术，总的来说主要有（ ）。
Ⅰ.工人工智能
Ⅱ.数据挖掘
Ⅲ.贝叶斯分类
Ⅳ.支持向量机
Ⅴ.分形理论
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ.Ⅴ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ
考题
量化投资涉及到很多数字和计算机方面的知识和技术,总的来说主要有（ ）
Ⅰ.人工智能
Ⅱ.数据挖掘
Ⅲ.贝叶斯分类
Ⅳ.支持向量机
Ⅴ.分形理论A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ.Ⅴ
D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ
考题
道岔导曲线支距是指道岔（）之间的距离。A、直股钢轨工作边按垂直方向量到导曲线上股钢轨工作边B、直股钢轨工作边按垂直方向量到导曲线上股钢轨非工作边C、直股钢轨非工作边按垂直方向量到导曲线上股钢轨工作边D、直股钢轨非工作边按垂直方向量到导曲线上股钢轨非工作边
考题
多选题关于AltiumDesigner字符设计方法中，下述哪项是不支持的（）。A允许通过字体选项，在PCB上直接放置中文B支持条形码设计C默认字体是一种简单的向量字体，支持笔绘制和向量光绘D字体反色后的背景颜色允许与该层设置的颜色不同
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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