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 marginc lassifier）。
假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题，如下图所示，这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据，决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()A.YesB.No
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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
以下描述错误的是?( )ASVM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(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
下列微生物的分类单位中，哪一个是最小的分类单位A、纲B、属C、目D、种E、科
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）
纵向受力钢筋外边缘至混凝土边缘的最小距离称为混凝土保护层计算厚度。
商品的SKU是（）。A、商品库存进出计量的最小单位B、商品库存进出计量的最大单位C、商品分类的最小单位D、商品分类的最大单位
