Oración 1: primero, el error en la clasificación de un dato de prueba es acotado por la suma del error del margen ν y un término de capacidad (entre una raíz), el segundo tiende a 0 cuando el número de datos del conjunto de entrenamiento m se hace muy grande, esto indica que un número grande de datos para el conjunto de entrenamiento mejora la clasificación del SVM
Oración 2: otra forma de mantener este término de capacidad pequeño, si consideramos R y Λ fijos desde un inicio es hacer el margen ρ lo más grande posible
Conector: sin embargo,
Relación: contrasting
Género: theses