判断题SVM的优点是不需要大量的样本且具有较强的泛化能力。
判断题分类间隔由所有训练集样本决定。
判断题H-K算法是LMSE中一种比较优异的算法。
判断题H-K算法的出发点不是以均方误差为准则函数的LMSE算法。
判断题损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。