SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类，并期望具有较大边缘的超平面对测试集或未知分类的数据集比具有较小边缘的超平面更准确。
举一反三
- SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器____ ____
- SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimalmarginclassifier）
- 以下描述错误的是（）。: SVM对噪声不具备鲁棒性/#/SVM寻找具有最小边缘的超平面，因此经常被称为最小边缘分类器/#/k-最近邻算法(K-NN)是一种消极学习器/#/聚类分析可以看作是一种非监督的分类
- SVM训练的本质就是确定一个二分类的最优超平面
- 想要得到一个划分超平面，将不同类别的样本分开来，应尽可能地使不同类别的样本都尽可能地远离超平面，使得训练集之外的未见示例在该超平面的作用下也能正确分类，所以，超平面应该尽可能（）划分训练集