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SVM是在特征空间上找到最佳的分离超平面，使得训练集上的正负样本间隔最大。是用来解决二分类问题，在引入核方法后也可以解决非线性问题。
A
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B
错误
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SVM
是
在
特征
空间
上
找到
最佳
的
分离
超
平面
，
使得
训练
集
上
的
正负
样本
间隔
最大
。
是
用来
解决
二
分类
问题
，
在
引入
核
方法
后
也
可以
解决
非线性
问题
。
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