假设使用原始的非线性可分版本的Soft-SVM目标函数作为最优化对象，则可通过（）来保证得到的模型是线性可分离的。

设C=0

设C=1

设C正无穷大

设C负无穷大

正确答案：C

解析：

C为分类错误项的参数，即正则化中的惩罚因子，C越大，边界越窄，尽可能把更多点正确分类，分类错误越少。C越小，边界越宽，分类错误点的个数增加。因此，C正无穷大时，可以实现没有分类错误的点，模型线性可分。

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ADABOOST数据题库共6章西安

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