懲罰參數(shù)設(shè)為無窮大時，可以擬合出任意一個凸的非線性分割面，相關(guān)證明可參考流形基本定理。注意本題指的是理論上的情形，實際操作中只要將懲罰參數(shù)設(shè)置得足夠大即可。

在支持向量機（SVM）中，懲罰參數(shù) \(C\) 控制的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的誤分類樣本的懲罰程度。具體來說：

- **懲罰參數(shù) \(C=1\)**：這是一個常用的默認值，表示在誤分類和間隔最大化之間取得平衡。
- **懲罰參數(shù) \(C=0\)**：表示對誤分類不進行懲罰，這實際上會導(dǎo)致模型完全忽略誤分類樣本，只關(guān)注間隔最大化。
- **懲罰參數(shù) \(C=\infty\)**：表示對誤分類的懲罰非常高，模型會盡量避免誤分類，但可能會導(dǎo)致過擬合。

對于非線性可分的數(shù)據(jù)，單純通過調(diào)整懲罰參數(shù) \(C\) 并不能保證模型線性可分。為了處理非線性可分的數(shù)據(jù)，通常使用核技巧（Kernel Trick）將數(shù)據(jù)映射到更高維度的特征空間，使其在該空間內(nèi)線性可分。因此，正確答案是：

**D: 以上都不對**

### 專業(yè)分析
1. **懲罰參數(shù) \(C\)**：僅僅調(diào)整 \(C\) 并不能解決非線性可分的問題。 \(C\) 的作用是權(quán)衡間隔最大化和誤分類懲罰。
2. **核技巧（Kernel Trick）**：為了處理非線性可分的數(shù)據(jù)，SVM 使用核函數(shù)（如線性核、多項式核、徑向基函數(shù)核等）將數(shù)據(jù)映射到更高維度的特征空間，在該空間中數(shù)據(jù)可能是線性可分的。
3. **特征空間**：通過核函數(shù)，數(shù)據(jù)可以在高維特征空間中進行線性分割，即使在原始空間中數(shù)據(jù)是非線性可分的。

因此，解決非線性可分問題的關(guān)鍵在于選擇合適的核函數(shù)，而不是僅僅調(diào)整懲罰參數(shù) \(C\)。