题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
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.Yes
B.No
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A.仍然能正确分类数据
B.不能正确分类
C.不确定
D.以上均不正确
有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()
A.2x+y=4
B.x+2y=5
C.x+2y=3
D.2x-y=0
A.支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器
B.支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器
C.支持向量机的学习策略就是间隔最大化
D.支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化
A.在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重是不一样的
B.在每一次训练弱分类器中，每个样本的权重累加起来等于1
C.在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重累加起来等于1
D.该算法将若干弱分类器线性加权组合起来，形成一个强分类器
使用k=1的knn算法,下图二类分类问题,“+”和“o”分别代表两个类,那么,用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法,交叉验证的错误率是多少()
A.0%
B.100%
C.0%到100
D.以上都不是
