关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()
A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力
B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误
C.分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模
D.当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习
请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！
用于监督分类的算法有（)。A支持向量机B决策树C神经网络
用于监督分类的算法有A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归
对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有
关于Logistic回归和SVM 以下说法错误的是?( )
支持向量机是针对二分类任务设计的 也可直接应用于多分类任务。()
以下说法中错误的是()A.SVM对噪声(如来自其他分部的噪声样本)具备鲁棒性B.在adaboost算法中 所有
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