感知机利用误分类最小策略，求得分离超平面，不过此时的解有无穷多个。

SVM中当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。

判断题SVM中当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。

SVM中当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。

判断题SVM中当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。

SVM和决策树都可以做分类回归，因此没有明显的区别。

判断题SVM和决策树都可以做分类回归，因此没有明显的区别。