更多“对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样布不是支持向量，移…”相关的问题
第1题
在Ada Boosting算法中，如果某个样本无法被当前弱分类器分类成功，则减少该样本权重，否则增大该样本权重。（)
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第2题
AdaBoost算法对于新的样本点，预测出的分类结果是通过投票来实现的。（）
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第3题
分类问题中，训练集和测试集中的样本数据量必须相同。（）
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第4题
最大隶属度识别法可以获得样本的分类结果以及样本和各个类间相似程度的排序。（)
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第5题
SVM算法更适用于稀有事件的分类问题，如客户流失、欺诈侦测等（）
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第6题
聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别。（)
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第7题
SVM算法中，核函数的选择不会对结果产生较大的影响，因此可以任意选择核函数。（）
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第8题
关于支持向量机，哪项说法正确？（）
A.支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题
B.支持向量机只能用于线性可分的分类问题
C.支持向量机可用于回归问题
D.核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
第9题
SVM的优点是不需要大量的样本且具有较强的泛化能力。（)
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第10题
聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法。（)
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