关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()

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  • 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
A正确。考虑加入正则化项的原因:想象一个完美的数据集,y>1是正类,y
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