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匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 先了解一些概念性的东西吧。 1.二分图 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。一个二分图的例子： ...

题目 关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（）   A. L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力   B. Hinge 损失函数，作用是最小化经验分类错误   C. 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模   D. 当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习(错误)在Logistic Regression 中,如果同时加入L1和L2范数,会产生什么效果