SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类，并期望具有较大边缘的超平面对测试...

判断题SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类，并期望具有较大边缘的超平面对测试集或未知分类的数据集比具有较小边缘的超平面更准确。

1.判断题提升度是支持度与置信度的比值。

2.判断题用户建模就是通过逻辑回归，时间序列等预测算法，SVM，贝叶斯等分类，聚类算法LDA等文本挖掘方法以及欧氏距离，余弦相似度等定义人群的用户画像。

3.判断题啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。

4.判断题库存ABC分类法的优点在于其分析和控制重点物料时简单易行，判别标准全面。

5.判断题随机森林不能直接给出决策树的决策规则，即无法给出模型的显性表达式，但可以度量各个输入变量的重要性。

6.判断题柱状图通常用来比较变量，而条形图经常用来呈现变量的分布。

7.判断题当前社会中，最为突出的大数据环境是互联网。

8.判断题X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布，概率密度函数为f（x）；期望值μ决定曲线f（x）的“陡峭”或者“扁平”程度。

9.判断题层次聚类需要事先确定要分的类别数据。

10.判断题因子分析中的原始变量要求是独立的。