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关于支持向量机SVM,下列说法错误的是

[单选题]

关于支持向量机SVM,下列说法错误的是

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

Hinge 损失函数，作用是最小化经验分类错误

分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模

当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习

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拾陆humin

间隔是2/||w||，||w||是模，也可认为是二范数，意义一样

发表于 2019-05-15 17:48:57 回复(0)

给我一个offer叭！！！

c代表对误分类的惩罚。

c越大，间隔越大，那么越容易欠拟合

c越小，间隔越小，那么容易发生过拟合

发表于 2020-03-31 12:42:18 回复(1)

小海虾

请问 D项 C越小不是间隔越小吗

随着调节参数 C 的减小，落在间隔的错误一侧的观测数目也越来越少，因此间隔也越来越小。

发表于 2020-03-31 15:29:30 回复(0)

牛客394069576号

答案错了吧，应该选c

发表于 2022-08-30 16:04:21 回复(0)

华为26届校园招聘官

C错误。间隔应该是2/||w||才对，后半句应该没错，向量的模通常指的就是其二范数取消发表

发表于 2021-04-01 10:30:58 回复(0)

肩并肩199

答案应该是D吧

发表于 2020-04-01 17:42:52 回复(0)

许愿论文答辩顺利通过顺利毕业🙏

||w||表示2-范数

发表于 2019-05-13 19:36:40 回复(0)

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问题信息

算法工程师携程 2019 大数据开发工程师

上传者：小小

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