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。
正确
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。
判断题 线性可分支持向量机利用间隔最大化求得最优分离超平面,这时解是唯一的。