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支持向量机是比核方法更为一般的机器学习方法。

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EM算法是总会收敛,且能收敛到全局最优解。

如果超平面参数w和b成比例地改变(超平面没有变),几何间隔会按此比例改变,而函数间隔不会。

凸优化的任何局部最优解就是全局最优解。

感知机不能学习异或XOR函数

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