在机器学习中，采用核函数后，支持向量机可以用于非线性分类。（）

在机器学习中，支持向量机不仅可以用于分类问题，也可以用于回归问题。（）

判断题在机器学习中，支持向量机不仅可以用于分类问题，也可以用于回归问题。（）

在机器学习中，分类间隔的最大化，使得支持向量机算法具有较好的鲁棒性。（）

判断题在机器学习中，分类间隔的最大化，使得支持向量机算法具有较好的鲁棒性。（）

在机器学习中，若核函数选择不合适，则意味着可能将样本映射到了一个不合适的特征空间。（）

判断题在机器学习中，若核函数选择不合适，则意味着可能将样本映射到了一个不合适的特征空间。（）