分类模型的误差大致分为两种：训练误差（trainingerror)和泛化误差（generali正确ationerror).（

Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。( )

对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。( )

分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。( )

如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是错误的子集。( )