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在机器学习中，并不是所有分类或回归模型都通过“尽量拟合全部样本”来建立决策规则。有一类方法的关注点更集中：它试图找到一个能够把不同类别尽量分开的边界，并且希望这个边界不仅能分开训练样本，还能对新样本保持较好的泛化能力…

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