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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

（）选择成为支持向量机的最大变数。

A.核函数

B.样本空间

C.模型

D.算法

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第1题

下列核函数特性描述错误的是（）。

A.只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数；

B.核函数选择作为支持向量机的最大变数；

C.核函数将影响支持向量机的性能；

D.核函数是一种降维模型；

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第2题

SVM的中文全称叫什么？（）

A.最大向量分类器

B.支持向量机

C.最小向量分类器

D.支持向量回归机

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第3题

下面哪些是基于核的机器学习算法（）。

A.最大期望算法

B.径向基核函数

C.线性判别分析法

D.支持向量机

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第4题

（）是指为最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。

A.支持向量机

B.间隔最大化

C.线性分类器

D.贝叶斯判定准则

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第5题

下列关于线性模型的描述错误的是（）。

A.支持向量机的判别函数一定属于线性函数

B.在样本为某些分布情况时，线性判别函数可以成为最小错误率或最小风险意义下的最优分类器

C.在一般情况下，线性分类器只能是次优分类器

D.线性分类器简单而且在很多期情况下效果接近最优，所以应用比较广泛

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第6题

缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，以下哪种形式适合这种方法（）。

A.硬间隔支持向量机

B.软间隔支持向量机

C.线性核函数支持向量机

D.多项式核函数支持向量机

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第7题

不属于判别式模型的是（）。

A.决策树

B.BP神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯

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第8题

支持向量机（SVM）能够很方便地解决分类问题。（）

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第9题

支持向量机是针对二分类任务设计的，也可直接应用于多分类任务。（）

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第10题

下列机器学习常用的方法中，（)属于有监督学习。

A.决策树

B.K近邻

C.DBSCAN

D.支持向量机

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第11题

（）技术可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来。

A.支持向量机

B.神经网络

C.数据可视化

D.数据挖掘

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