关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2021-04-14 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。 答案： 查看 举一反三 训练好的SVM抛弃非支持向量的样本，仍然可以对新样本进行分类。 中国大学MOOC: 训练好的SVM抛弃非支持向量的样本，仍然可以对新样本进行分类。 在SVM训练好后，我们可以抛弃非支持向量的样本点，仍然可以对新样本进行分类。 在SVM算法中,离分类面最近的样本到分类面的距离叫做______ ;这样的样本叫做______ . 训练完SVM模型后, 不是支持向量的那些样本可以丢掉, 也可以继续分类。以上说法是否正确？（）
