判断题 在SVM训练好后，可以抛弃非支持向量的样本点，仍然可以对新样本进行预测。

判断题 支持向量是最靠近决策表面的数据点。

判断题 分隔超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未知实例的泛化能力最弱。