支持向量机计算题 支持向量机算法是一种常见的什么算法( 三 )
12）正确答案：A
对于较大的C值，错误分类的点的代价非常高，因此决策边界将尽可能完美地分离数据 。
13）正确答案：A
该分类器可以最大化的提高大多数点之间的边距，同时会对少数点进行错误的分类，因为代价是非常低的 。
14）正确答案：C
如果我们非常容易就达到了100％的训练准确度，那么我们就需要检查来确认我们是否过度拟合了数据 。
15）正确答案：D
支持向量机是高度通用的模型，可用于几乎所有现实世界的问题，从回归到聚类和手写识别 。
16）正确答案：C
这里最好的选择是为模型创建尝试的变量 。
17）正确答案：C
更好的模型将降低偏差并增加方差
18）正确答案：A
增加C参数在这里是正确的，因为它将确保模型的规范化
19）正确答案：B
表述一和二是正确的 。
20）正确答案：D
对于一个4分类问题，如果使用one-vs-all方法，则必须至少训练SVM 4次 。
21）正确答案：B
需要10×4 = 40秒
22）正确答案：A
仅训练一次SVM就可以得到合适的结果
23）正确答案：A
增加数据的复杂性会使算法过度拟合数据 。
24）正确答案：C
两个给定的陈述都是正确的 。
25）正确答案：C
两个给定的陈述都是正确的 。
结果检查
是不是已经对完答案，已经算出自己的分数了呢，以下是参与者得分的总体分布，看一下自己的水平在那个位置吧：
文章插图
在这个图表中，列表示的得分的人数，行表示获得的分数，全部答对的人只有1位，相信看完自己的分数后，你应该对自己的水平有了一定的了解，也明白自己对于支持向量机的哪些知识还有些不足，这样我们可以更好的去学习 。
25 Questions to test a Data Scientist on Support Vector Machines
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