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SVM对特征的缩放

A. 不敏感
B. 敏感

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在支持向量机中，硬间隔对于异常值的敏感性为

A. 不敏感
B. 敏感
C. 不一定

在支持向量机中，软间隔对于异常值的敏感性为

A. 不敏感
B. 敏感

对于处理非线性问题，可以通过构建线性支持向量机来处理。其基本思想是：

A. 将原始数据映射到一个低维的特征空间
B. 将原始数据映射到一个高维的特征空间
C. 将原始数据映射到一个n-1维的特征空间

在支持向量机中，所谓的“核技巧（kernel trick）”,它的原理是

A. 直接生成具有新的特征的数据集
B. 直接计算扩展特征表示中数据点之间的距离
C. 直接进行并行计算处理分析数据
D. 直接将连续变量进行离散化