关于支持向量机SVM，下列说法错误的是AL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BHinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C分类间隔为/||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