支持向量机只能处理线性可分类的模式识别问题。

判断题支持向量机只能处理线性可分类的模式识别问题。

1.判断题SVM的优点是不需要大量的样本且具有较强的泛化能力。

2.判断题分类间隔由所有训练集样本决定。

3.判断题H-K算法是LMSE中一种比较优异的算法。

4.判断题H-K算法的出发点不是以均方误差为准则函数的LMSE算法。

5.判断题损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。

6.判断题Mercer定理是当存在一个函数对样本集中所有样本间的函数值构成的矩阵是正定的。

7.多项选择题利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？（）

A.不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题
B.如何找到合适的映射函数φ
C.增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决
D.能够确定映射到的高维空间的维度
E.能够找到合适的映射函数φ
F.增加计算量时可以避免出现维数灾难

8.多项选择题分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？（）

A.置信风险越大
B.结构风险越大
C.分类器泛化能力越差
D.经验风险越大

9.单项选择题采用（）方法能够使线性分类器的学习在解区域中求得最优解。

A.最小均方误差
B.最大均方误差
C.平均值法
D.梯度下降法

10.单项选择题下列选项中属于支持向量机面对的线性不可分问题的是？（）

A.异常点干扰和非线性分类
B.异常点干扰和线性分类
C.非异常点干扰和线性分类
D.非异常点干扰和非线性分类