判断题在相同维度的特征空间中，分类器函数形式的阶次越低，其VC维也越小，在样本集数量有限的情况下，训练好的分类器结构风险也越小，泛化能力越强。
判断题代价函数和损失函数之间没有联系。
判断题损失函数是样本整体的损失函数的期望。
判断题代价函数是对于单个样本的模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的误差。
判断题线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最小权向量的二次规划问题。
