单选题支持向量机（SVM）的核心思想是：（）

A、最小化训练误差

B、最大化分类间隔

C、最小化模型参数数量

D、最大化似然函数

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相关试题

单选题依据学习方式分类，利用已知类别的样本训练模型以预测新数据的机器学习类别是？

A、有监督学习

B、无监督学习

C、半监督学习

D、强化学习

单选题以下哪种核函数不是SVM常用的核函数？（）

A、线性核(Linear Kernel)

B、多项式核(Polynomial Kernel)

C、高斯核(RBF Kernel)

D、余弦相似度核(Cosine Similarity Kernel)

单选题机器学习主要研究什么内容？

A、制造智能机器的科学与工程

B、让机器模仿人类的肢体动作

C、使计算机从给定数据中学习规律并对未知数据预测

D、单纯优化计算机的运算速度

单选题在SVM中，核函数（Kernel Function）的作用是（）

A、减少计算复杂度

B、将低维数据映射到高维空间,使数据线性可分

C、直接计算样本间的欧氏距离

D、降低模型的过拟合风险

单选题在软间隔SVM中，松弛变量的作用是（）

A、增加支持向量的数量

B、允许部分样本分类错误,提高泛化能力

C、加速优化过程

D、减少计算复杂度

单选题在SVM中，正则化参数C的作用是

A、控制支持向量的数量

B、平衡分类准确率和间隔宽度(允许错误分类的程度)

C、决定核函数的类型

D、调整数据维度

单选题 SVM对特征缩放（Feature Scaling）敏感的原因是（）

A、核函数计算依赖样本间的距离

B、优化目标函数不受特征值影响

C、支持向量数量会减少

D、仅适用于二分类问题

单选题支持向量机（SVM）的主要目标是（）

A、最大化训练数据的分类准确率

B、最大化决策边界的间隔(margin)

C、最小化支持向量的数量

D、最小化所有样本到决策边界的距离