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SVM解决回归问题的时候，期望margin里的样本点越多越好
sklearn中使用SVM解决回归问题，使用sklearn.svm.SVR（可以传入不同的核函数）
1. 关于SVM解决回归问题，下列说法正确的是:
A SVM不能解决回归问题
B margin最好尽可能地将样本分开
C 期望margin里的样本点越多越好
D 以上说法均不正确
2.实现支持向量机回归，使用sklearn中的：
A SVR
B SVC
C KNeighborsClassifier
D RandomForestClassifier
1=>C 2=>A
