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
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在用支持向量机进行分析时，如果训练集非常大或特征非常多的时候，通常先从（）开始尝试
A. 多项式核函数
B. 线性核函数
C. 高斯核函数
D. 径向基核函数
在SVM实现的函数中，参数class_weight表示的含义是
A. 控制高斯核宽度
B. 是否启用概率估计
C. 每个类样本的权重
D. 指定内核缓存的大小
在SVM实现的函数中，参数degree表示的含义是
A. 表明采用的多类别处理方式
B. 指多项式核函数的阶数
C. 高斯核宽度的参数
D. 核函数的类型
在SVM实现的函数中，参数verbose表示的含义是
A. 是否使用详细输出
B. 是否启用概率估计
C. 算法停止的条件
D. 算法迭代的最大步数
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